Bulanık robust regresyon çözümlemesi
Fuzzy robust regression analysis
- Tez No: 170325
- Danışmanlar: PROF.DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Aykın değer, robust regresyon, üyelik fonksiyonu, bulanık sayı, bulanık regresyon, Outiier, robust regression, membership function, fuzzy number, fuzzy regression
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Regresyon çözümlemesinde veri analizi oldukça önemlidir. Çünkü, tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre tahminleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu gözlemin veri kümesinden çıkartılması regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, parametre tahminlerinde robust yöntemler olarak bilinen Huber, Hampel, Andrews ve Tukey'in M yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada girdi değişkenlerinin simetrik olmayan üçgensel bulanık sayı (.V, =(.v,.£.£), }'=(.!.,. 7,,^)); A-'in kesin sayı, y,=(,.v,.i},.rj,) simetrik üçgensel bulanık sayı olması ve veri kümesinde aykın değer olması durumda artıklara ilişkin üyelik fonksiyonu yardımıyla ağırlık matrisi tanımlanmıştır. Regresyon model tahmininde ise bulanık regresyon çözümlemesi kullanılmış ve tanımlanan ağırlık matrisinin kullanıldığı yeni iki yöntem önerilmiştir. Klasik en küçük kareler (EKK), Huber, Hampel, Andrews ve Tukey M yöntemleri ve önerilen bulanık robust yöntemler ile regresyon model tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştınlmışrjr. 2005, 107 sayfa
Özet (Çeviri)
Data analysis occupies an important place in regression models. Because, even one observed data may cause a large effect over parameter estimates in regression models. Omitting such data can completely change the model structure. Huber, Hampel, Andrews and Tukey M methods, called robust methods, are used in parameter estimation in the presence of outliers. Along these lines, in this thesis weighted matrices are defined with respect to membership function when X, =(*,.£,, £). Y,=(y,jj,,n,), ris crisp, Kis fuzzy data, and data set has outliers. For the regression model estimation, fuzzy regression analysis is used and two new algorithms are suggested which define weighted matrices to be used. Regression model estimates are obtained by least square method (LSM), Huber, Hampel, Andrews and Tukey M methods and suggested fuzzy robust methods. Comparisons of the result are presented. 2005, 107 pages
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile ulaştırma taleplerinin modellenmesi
Başlık çevirisi yok
YUSUF KAAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- Bulanık adaptif kayan kipli robot kontrolü
Başlık çevirisi yok
RAGIP MUSTAFA BAŞBUĞ
Doktora
Türkçe
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. FUAT GÜRLEYEN
- GPS ölçülerindeki uyuşumsuz ölçülerin geleneksel, robust ve bulanık mantık yöntemleriyle belirlenmesi
Detection of outliers in GPS observation by conventional, robust and fuzzy logic methods
YÜKSEL BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ERTAN GÖKALP
- Sinirsel bulanık denetleyicilerle asenkron motorun dayanıklı hız denetimi
Robust speed control of induction motor using neuro-fuzzy controller
BEŞİR DANDIL
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİKRET ATA
DOÇ. DR. MUAMMER GÖKBULUT
- Tip-II bulanık mantık ve kayma kipli kontrol yöntemleri ile servo sistemlerin dayanıklı kontrolü
Robust control of servo systems using type-2 fuzzy logic and sliding mode control methods
AYHAN ALTINÖRS
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. Z. HAKAN AKPOLAT