Geri Dön

Ridge regresyon yöntemi ile parametre tahmini ve bir uygulaması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 41289
  2. Yazar: ERCAN BALDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İBRAHİM İLHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Enflasyon, Regresyon analizi, Ridge regresyon, Çoklu doğrusal bağlantı, Çoklu doğrusal regresyon, Inflation, Regression analysis, Ridge regression, Multiple linear connection, Multiple linear regression
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi, istatistik metodlan içerisinde oldukça yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Veri analistleri bilim ve teknolojiye yakın her alanda bunu kullanmışlardır. Bununla birlikte, açıklayıcıların veri matrisleri ortogonal olmadığında, regresyon katsayıları tahmininin bazı problemler getirdiği görülmüştür. Katsayılar mutlak değer olarak çok büyük olma eğilimindedirler, hatta bazılarının yanlış işaretli olmaları bile mümkündür. En küçük kareler yönteminin bu zorluklarından dolayı En Küçük Kareler yöntemine bir alternatif olarak 1970 yılında Hoerl ve Kennard tarafından Ridge Regresyon adı verilen bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem sapmak fakat en küçük kareler yöntemine göre daha tutarlı sonuçlar veren bir yöntemdir. Yöntemin varoluş sebe bi sapma katsayısı olan k değeridir. Bu k değerinin mümkün olduğunca küçük bir sayı ol ması arzu edilir. Bu amaca yönelik geliştirilmiş çok sayıda optimum k'yı bulan algoritma lar mevcuttur. Çalışmada da bu algoritmalar incelenmiş ve bu algoritmalardan alü tanesini kullana rak Ridge Regresyon yöntemi ile parametrelerin tahmin değerlerini bulan bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Bu program 1988 yılının ilk üç ayından 1994 yılının ilk alü ayı üçer aylık dönemler için Türkiye Ekonomisi'nde enflasyona etki ettiği tahmin edilen on açıklayıcı değişkene sahip bir modelde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılarak istatistiksel ve teorik olarak geçerlilikleri tartışılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. IV

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Multi Linear Regression Method is a very common method. Data analysts have used this method in many fields which are related with science and technology. Also due to the unorthogonality of the data matrices of explanatory variables, some problems occur in the prediction of regression parameters. The parameters become great as an absolute value, in addition to this some of them may have the wrong sign. Because of these disadvantages of Ordinary Least Squares Method, Ridge Regression Method was developed in 1970 by Hoerl ve Kennard as an alternative. This method is biased but its results are more reliable than OLS results. This method depends upon deviation parameter k. k is wished to be small. There are so many algorithms which have been devoleped to find the optimum k. These algorithms have been examined in this study as a computer programme to find the values of parameters by using Ridge Regression Method. This computer programme has been applied on a model which has 10 explanatory variables affecting inflation in the Turkish Economy. The study covers the quarterly periods between 1st January 1988 and 30th June 1994. The validity of results have been compared and interpreted on the basis of statistical theory.

Benzer Tezler

  1. Ridge yöntemlerinde yanlılık parametrelerinin seçimi

    Choice biosing parameters in ridge methods

    SÜLEYMAN ÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZTÜRK FİKRİ

  2. Ridge regresyon üzerine bir çalışma

    A Study on ridge regression method

    ORHAN İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONER GÖNEN

  3. Ridge Regresyon yöntemiyle Türk tekstil ve konfeksiyon sanayii dış satımının analizi

    Başlık çevirisi yok

    NURAY GİRGİNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    EkonomiAnadolu Üniversitesi

    NURAY GİRGİNER

  4. Regresyon analizi ve TCDD'nin yük ve yolcu taşımacılığı üzerine bir uygulama

    Regression analysis and an application for freight and passenger transportation in Turkish railways (TCDD)

    CAHİT BILDIRCIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMZA GAMGAM

  5. Erzincan manyetotelürik verilerinin değerlendirilmesi (profil-A)

    Interpretation of Erzincan mt measurements

    HIDIR AYGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. İLYAS ÇAĞLAR