Geri Dön

Parametrik olmayan regresyon ve bir uygulaması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 28721
  2. Yazar: ESMAHAN ARIKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Fonksiyonlar, Regresyon, İhracat, Functions, Regression, Export
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET Bu calışmada parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmininin yapılması amaçlandı. Birinci bölümde, konuya giriş yapılarak, önceki çalışmalar hakkında kısa bilgiler verildi. İkinci bölümde, tek değişkenli fonksiyonlarda olasılık yoğunluk fonksiyonunun kernel tahmini, kernel fonksiyonlarının tanımı ve özellikleri, parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmini ve bu tahminin ortalaması, varyansı, olasılık yoğunluk fonksiyonu ile benzerliği, hata kareler ortalaması, toplanmış hata kareler ortalaması, kernel fonksiyonunun seçimi, asimptotik normallik ve parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun özellikleri açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, 1989-93 yıllarına ait Türkiye İhracatı ve reel dolar kuru arasındaki parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmini yapıldı. Farklı düzleştirme parametreleri, farklı kernel fonksiyonları ile birlikte kullanıldı. Elde edilen toplanmış hata kareler ortalamaları karşılaştırılarak, toplanmış hata kareler ortalamasını minimum yapan kernel fonksiyonu ve düzleştirme parametresi seçildi. Dördüncü bölümde, yapılan çalışmaların sonucu ve tartışması verildi.

Özet (Çeviri)

V ABSTRACT The objective of this study is to make estimation of the nonparametric regression function. The first section includes introduction and a brief description of previous studies undertaken. Section two includes explanations of the kernel estimation of probability density function of single variable functions, definition and characteristics of kernel function, estimation of nonparametric regression function and the estimate's average, variance, similarity to probability density function, average sum of squared error, kernel function selection, asymptotic normality and nonparametric regression function characteristics. In the third section, estimation of the nonparametric regression function between Turkey's export and real U.S. Dollar exchage rate for the period between 198 9 and 1993 was performed. Different smoothing parameters were used together with different kernel functions. The resultant averages of sum of errors were compared to each other and the kernel function and its the smoothing parameter which minimizes the average sum of squared errors were chosen. The fourth and the final section includes conclusion and discussion of the study.

Benzer Tezler

  1. Stochastic modelling for extremes

    Başlık çevirisi yok

    AYŞEN DENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN SUNGUR

  2. Çok örnekli istatistik testler matematik esasları ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    SENİYE ÜMİT OKTAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    PROF. DR. ÖNER ESEN

  3. Yaşam tabloları analizinde kullanılan bazı istatiksel tekniklerin böbrek nakli verilerine uygulanması

    Applications of some statistical techniques used in life table analysis to the kidney transplantation data

    EMEL BAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. E. EMEL SÖZER

  4. Parametrik olmayan çok değişkenli analiz tekniği; Homojenleştirme analizi

    A Non-parametric multivariate analysis technique: Homogeneity analysis

    MELTEM GÜLSÜN ÇATANA TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY (BAŞARIR) KIROĞLU

  5. Gestion de performance avec DEA en utilisant les extensions de controle des poids, d'efficacite croisee et d'analyse de fenetre

    Ağırlık kısıtlamaları, çapraz etkinlik ve pencere analizi yöntemleri kullanılarak veri zarflama analizi ile performans yönetimi

    FİRÜZAN İŞCAN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    1999

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK