Doğrusal olmayan regresyonda bağımlı değişkendeki farklı sıfır gözlem oranlarına göre uyum ölçütleri kullanılarak uygun modelin belirlenmesi
Determining the appropriate model by using fit criteria according to different zero value ratios in the dependent variable for nonlinear regression
- Tez No: 745587
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan regresyon, Gözlem, Model seçimi, Yayılım politikası, Nonlinear regression, Observation, Model selection, Expansion policy
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, sayıma dayalı olarak elde edilen bağımlı değişkendeki sıfır değerlerinin %5, %25, %50, %75 ve %100 oranlarında silinmesi sonucunda, model uyum ölçütlerine bağlı olarak, hangi doğrusal olmayan regresyon modelinin uygun olacağının belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca her bir farklı oranlarda kesilmiş sıfır gözlemler için oluşturulan regresyon modellerin birbirleriyle olan etkinlikleri ele alınmıştır. Sıfır gözlemlerin tamamı modeldeyken ve sıfır gözlemlerin %50'sine kadar silindiğinde, sıfır yayılımlı hurdle negatif binomial regresyon en iyi model olarak seçilmiştir. Sıfır gözlemlerin tamamı silindiğinde ise sıfır değer kesilmiş negatif binomial regresyon en iyi model seçilmiştir. Genellikle negatif binomial esaslı regresyonlar en iyi model olarak seçilmiştir. Çünkü Poisson regresyon ve türevleri aşırı yayılımdan olumsuz anlamda daha fazla etkilenmektedirler. Sonuç olarak, bağımlı değişkende var olan sıfır gözlemlerin, sayısal oranlarına göre uygun model belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to determine which nonlinear regression model would be appropriate, depending on the model fit criteria, as a result of the deletion of the zero values in the dependent variable obtained based on counting at the rates of 5%, 25%, 50%, 75% and 100%. Zero-inflated hurdle negative binomial regression was chosen as the best model when all of the zero observations were in the model and up to 50% of the zero observations were deleted. When all zero observations were deleted, the truncated negative binomial regression was chosen as the best model. Generally, negative binomial-based regressions were chosen as the best model. Because Poisson regression and its derivatives are more negatively affected by overdispersion. As a result, the appropriate model was determined according to the numerical ratios of the zero observations in the dependent variable.
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Impacts of geothermal power plants on air quality, climate change and biodiversity
Jeotermal enerji santrallerinin hava kalitesi, iklim değişikliği ve biyoçeşitlilik üzerindeki etkileri
MERVE DÖNDÜ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
PROF. DR. MICHAEL LEUCHNER
- Les applications de régression floue et d'optimisation floue aux problemes de sélection de la technologie
Bulanık regresyon ve bulanık optimizasyonun teknoloji seçimi problemlerine uygulamaları
ZEYNEP YILMAZ
Yüksek Lisans
Fransızca
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERTUĞRUL KARSAK
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Particulate matter 2.5 – PM2.5 mapping using MODIS satellite data and multivariate non-linear regression analysis over Marmara Region – Turkey
MODIS uydu verileri ve çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon analizi ile partiküler madde 2.5-PM2.5 haritasının Marmara Bölgesi-Türkiye için üretilmesi
MIDYAN ALDABASH
Doktora
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK