Bulanık regresyon: Türkiye'de 1980-2004 döneminde kayıt dışı ekonominin bulanık yöntemlerle tahminine ilişkin bir uygulama
Fuzzy regression: Estimating unregistered economy of Turkey for the term of 1980-2004 by Fuzzy techniques
- Tez No: 217283
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KARUN NEMLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Klasik regresyon analizi kesin bilgilerle çalışan sayısal bilimlerinihtiyaçlarına somut cevaplar verebilmektedir. Ancak sosyal bilimler söz konusuolduğunda, tutarlı ve doğru tahminlere ulaşabilmek sanıldığı kadar kolay değildir.Çünkü gerçek yaşamda her şey bir derecelendirme sorunudur. Bulanık mantık, insanzekâsı gibi etraflı düşünerek, yaklaşık karar verebilmeyi sağlamaktadır.Bulanık regresyon yöntemi, bulanık mantığın klasik regresyon yöntemlerineuygulanması sonucunda bulunmuştur. Bulanık regresyon, klasik regresyon analiziiçin gerekli olan varsayımların sağlanmasına ihtiyaç duymaz. Artık veriler normaldağılmak zorunda değildir, durağanlık testleri ve büyük örneklemler (sonsuzdenemeler) olmasa da olur. Fakat tüm bu anlatılanlar, bulanık regresyonun sadecedurum tespiti yapabilmesine olanak tanımaktadır. Belki gelecekte, bulanık regresyonanalizi kullanılarak dönem dışı tahminler de yapılabilecektir.
Özet (Çeviri)
Classical regression analysis is able to reply to requirements of numericalsciences that study with definite information. Hardly, when social sciences are inquestion, it is not easy to estimate coherent and consistent estimations as it issupposed. Because everything in real life is a gradation problem. Fuzzy logicsupplies approximate reasoning by thinking as exhaustive as human intelligence.Fuzzy regression method was invented by applying fuzzy logic techniques tothe classical regression method. Assumptions of classical regression need not beproved for fuzzy regression. Any longer, fuzzy regression does not require normaldistributed data, stability tests and infinite trials (large samples). Yet, all theseproperties of fuzzy regression that are mentioned, only enable case stabilization.May be in the future, it will be possible to make estimations for the external terms byusing fuzzy regression methods.
Benzer Tezler
- Bir satış firmasının lojistik yönetimi
Logistics management in a sales company
ZEYNEP EREK
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. COŞKUN ÖZKAN
- Kentiçi otobüs taşımacılığında özelleştirme için bir karar destek modeli önerisi: Eskişehir örneği
A decision supportive model proposal for privatization of public bus transportation: Eskisehir sample
MURAT KARACASU
Doktora
Türkçe
2003
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR YAYLA
- Bulanık mantık tabanlı tahmin modeli ve uygulaması
Fuzzy forecasting model and its implementation
EŞREF DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İstatistikMuğla Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBARİZ EMİNOV
- Klasik regresyon modelinin geçerli olmadığı durumlarda bulanık regresyon yaklaşımı
Fuzzy regression approach in the cases that the classical regression model is in applicable
SİNEM BEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İstatistikEge Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ŞANSLI ŞENOL
PROF.DR. EFENDİ NASİBOV
- Les applications de régression floue et d'optimisation floue aux problemes de sélection de la technologie
Bulanık regresyon ve bulanık optimizasyonun teknoloji seçimi problemlerine uygulamaları
ZEYNEP YILMAZ
Yüksek Lisans
Fransızca
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERTUĞRUL KARSAK