Sağlam regresyon tahmin edicilerinin incelenmesi ve bir uygulama
Robust regression estimators examining and application
- Tez No: 372954
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMİL ÇOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler, Aykırı Değer, Kırılma Noktası, Sağlam Regresyon, M Tahmin Ediciler, Least Squares, Outlier, Breakdown Point, Robust Regression, M Estimators
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlam Regresyon Tahmin Edicilerinin İncelenmesi ve Bir Uygulama En küçük kareler yöntemi normal dağılım varsayımının sağlanması halinde veri setini temsil eden sonuçlar verdiği bilinmektedir. Fakat aykırı değerlere karşı duyarlı olan en küçük kareler yöntemi, normal dağılım varsayımı sağlanmadığında yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir. Bu yüzden aykırı değerlerin neden olduğu yanlı ve yanıltıcı sonuçlardan uzak olmak adına en küçük kareler yöntemine alternatif olarak sağlam regresyon tahmin edicileri sunulmuştur. Bu tez çalışmasında aykırı değerlere karşı duyarlılığı az olan sağlam regresyon tahmin edicileri, en küçük kareler tahmin edicisi ile kıyaslanarak tanıtılmaya çalışılmıştır. Bu bağlamda aykırı değer tespit yöntemleri, sağlamlık kriterleri ve regresyon tahmin edicileri başlıklı konulara değinilerek bu alanda uygulama yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Robust Regression Estimators Examining and Application It is known that in case the distribution assumption is being ensured, the method of least squares gives results representing the data sets. However, the least squares method which is sensitive to the outliers, may give misleading results when the normal distribution assumption is not provided. Therefore, in order to be away from biased and misleading results caused by the outliers, robust regression estimators have been presented as an alternative to the method of least squares. In this thesis study, the robust regression estimators which are less sensitive to outliers have been introduced by having been compared to the least squares estimators. In this context, with reference to the topics of the outlier detection methods, the stability criteria and the regression estimators, an application has been made in this field.
Benzer Tezler
- Sağlam regresyon, en küçük ortanca kareler ve en küçük budanmış kareler tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on robust regression least median of squares and least trimmed of squares estimators
AYLİN SUBAŞI
- Estimation and hypothesis testing in stochastic regression
Stokastik regresyonda tahmin ve hipotez testi
HAKAN SAVAŞ SAZAK
Doktora
İngilizce
2003
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MOTİ LAL TİKU
YRD. DOÇ. DR. QAMARUL İSLAM
- Regrasyonun M, L, R tahmin edicileri ile yanlı tahmin edicilerinnin kombinasyonu
M, L, R estimators of regression and their combination with biased estimators
SAFİYE SELEN YILMAZ
- Basit doğrusal regresyon modeli için bazı sağlam tahmin edicilerin karşılaştırılması
Comparison of some robust estimators for simple linear regression analysis
EMEL TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN
- Comparison of regression techniques via Monte Carlo simulation
Regresyon tekniklerinin Monte Carlo simülasyonu aracılığıyla karşılaştırılması
OYA CAN MUTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZTAŞ AYHAN
YRD. DOÇ. DR. BİRDAL ŞENOĞLU