Regresyon analizinde Z dönüşümü
Regressional analysis of the turning point of Z
- Tez No: 5323
- Danışmanlar: PROF. DR. BEDRİ SÜER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1988
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
REGRESYON ANALİZİNDE Z DÖNÜŞÜMÜ (Yüksek Lisans Tezi) Mehmet TUÇ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Eylül 1988 ö Z Bu araştırmada Doğrusal ve doğrusal olmayan modellerden Ortogonal (dik) polinomlar ve polinomial modellerde Z- x~Jj a dönüşümü yapılmıştır. Başka bir değişle standardize edilmiş veriler üzerinde çalışılarak model parametreleri, hipotez testleri ve güven aralıkları oluşturulmuştur. Z dönüşümünün yapılmasından amaç, standart normal dağılımın bazı özelliklerinden yararlanarak, fazla işlem gerektirmeyen parametre tahmin yöntemleri geliştirmektedir. Bu durum model parametrelerini korelasyon katsayıları ile ifa de etme şeklinde olmuştur. Bu amaca özellikle ortoganol (dik) polinomlarda ulaşılmış, diğer modellerde bağımsız değişken sayısı 1 ve 2 iken dönüşümden beklenen sonuç el de edilmiş, fazla işlem yapmadan model oluşturulmuş ve tahminler yapılmıştır. Modelde 3 ve 3' den fazla bağımsız değişken varken yapılan dönüşüm de fazla işlem gerektiren bir yapıya kavuşturulamamıştır.
Özet (Çeviri)
11 REGRESSIONAL ANALYSIS OF THE TURNING POINT OF Z (M.Sc. Thesis) Mehmet TUÇ GAZÎ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY September 1988 ABSTRACT In this research, linear and non-linear models, ortogonal (1) and polynomials of the kinde Z = 2LÜÜ an(j j_st turning point was used, working with a different standardized input variable, model parameters, hypothesis test and reliable intermediate re sults were reached. The purpose of finding the turning point of Z is to find out some useful and special standart normal distri bution, predict the parameter that will not require much calcula tion and develope it. Expressing these types of model parameters and their coorelated multiples. This goal has been reached es pecially in orthogonal perpendicular (1) poynominals. In the other models, when the independent variable is 1 and 2 the ex pected results were obtained, without doing much calculations the model is built, and the predictions were made. But when in the model the independent variable is 3 or more, in the turning point, the necessory long calculations were not met with.
Benzer Tezler
- Tanı testlerinin meta-analizi: Özet işlem karakteristiği eğrisi (SROC) ve bir uygulama
Summary receiver operating characteristic curve (SROC) and an application
MEHTAP AKÇİL TEMEL
Doktora
Türkçe
2000
Tıbbi BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU
- Çoklu regresyonda grafik yöntemleri ile eğriselliğin görsel tanısı
Graphical diagnostic for seeing a curve in multiple regression
DİLŞAT İSA
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ERDAL GÜRKAN
- Retina sinir lifi tabakası kalınlığının sisnir lifi analizatörü ile değerlendirilmesi
Measurement of retinal nerve fiber layer thickness with nerve fiber analyser
ŞENGÜL ÖZDEK (COŞKUN)
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1999
Göz HastalıklarıGazi ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERİH ÖNAL
- Değişken seçimi yönetimi olarak adımsal lojistik regresyon ile adımsal diskriminant analizinin karşılaştırılması
Comparison stepwise logistic regression to discriminant analysis for the method of variable selection
ZÜLEYHA SEVEN
- İstatistiksel veri analizinde temel bileşenlerin yeri
The Role of principal components in the statistical data analysis
REŞAT KASAP