Geri Dön

Bulanık veriler ile regresyon analizi için bir yaklaşım

An approach to fuzzy regression analysis with fuzzy data

  1. Tez No: 479801
  2. Yazar: GÖKHAN AKGÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ MERT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık kümeler, Bulanık regresyon, Bulanık sayılar, Regresyon analizi, Fuzzy sets, Fuzzy regression, Fuzzy numbers, Regression analysis
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İstatistiksel analiz yöntemleri arasında önemli bir yere sahip olan regresyon analizi, aralarında sebep sonuç ilişkisi bulunan bir bağımlı nicel değişkenle, bir veya daha fazla bağımsız nicel değişken arasındaki ilişkiyi tanımlama yöntemidir. Bu ilişki biçimini gösteren matematiksel fonksiyon ise regresyon modelidir. Bulanık teori, veri setinin üstü kapalı ve kesin olmaması durumlarında veya elde bulunan problemin parametreleri ile ilgili bilgi eksikliği bulunması durumlarından kaynaklanan belirsizliği modellemek için kullanılan bir araçtır. Bulanık regresyon, durumun belirsizliğine bağlı olarak veri setinin tamamının ya da bir kısmının bulanık olması veya sistem parametreleri arasındaki ilişki kesin olarak tanımlanamadığı ve klasik regresyon yönteminin önerilmediği durumlarda kullanılan alternatif bir yöntem olarak uygulanmaktadır. Bu çalışmada bulanık küme ve regresyon analizi teorik olarak incelenmiş, bulanık regresyon yönteminin parametrelerinin tahminine alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Uygulama kısmında Python 3.4 yazılım programında yazılan kod yardımıyla literatürde bulunan veri setleri kullanılarak bulanık parametre tahmini sayısal örnekler ile desteklenmiştir. Kurulan modelin anlamlılığı WABL durulaştırma yöntemi kullanılarak elde edilen varyans analizi tablosu ile test edilmiştir. Ayrıca ambalaj sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın baskı makinelerinde bulunan kazanların içerisindeki mürekkep, vernik ve solvent miktarlarının tahmini için bulanık regresyon modeli oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

Regression analysis that has an important role in statistical analysis methods is procedure that identify cause and effect relation between one dependent quantitative variable and one or more independent quantitative variable. Mathematical function that indicates the form of relation is also regression model. Fuzzy theory is the method which is employed for the event that data set is vague and not obvious or if there is lack of information about problems parameters. Fuzzy regression is implemented as an alternative method depending on uncertainty of event, whole or part of data set is fuzzy or if the relationship between system parameters aren't defined certainly and classical regression models aren't suggested. In this study, fuzzy set and regression analysis are investigated in theoretical background and it is proposed an alternative approach to parameter estimation of fuzzy regression method. In application part, data set which can be found in literature is used. With the help of Python 3.4 software, fuzzy parameter estimation method is supported with numerical sample. Significance of constructed model is tested with obtained analysis of variance table using WABL deffuzification method. Also fuzzy regression model is constructed in order to estimate the amount of ink, varnish and solvent inside the boiler where is found in stamping machine in a package company that carry on a business.

Benzer Tezler

  1. Sezgisel bulanık rastgele veriler ile regresyon analizi için bir yaklaşım

    A random number generation approach for intuitionistic fuzzy regression analysis

    TOLGA BOZDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ MERT

  2. Kahve tüketim miktarlarının ülkeler bazında sezgisel bulanık doğrusal regresyon analizi ile tahmini

    Estimation of coffee consumption amounts based on countries using intuitionistic fuzzy li̇near regression analysis

    MÜCELLA MERVE SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Kalite Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KUMRU DİDEM ATALAY

  3. Bulanık esnek kümelere dayalı birleştirilmiş bir tahminleme yaklaşımı

    Combined estimation method on fuzzy soft sets

    BUĞRA BAĞCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeHitit Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMÜR DEMİRER

  4. Extended water budget equation based on the fuzzy regression and implementation for lake Van

    Bulanık regresyon ile su bütçesi denklemi geliştirilmesi ve Van Gölü üzerinde uygulanması

    ECEM UYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  5. Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ