Minmad regresyon problemine sinir ağları yaklaşımı
The Approach of nevral networks to minmad regression model
- Tez No: 83467
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: MİNMAD Regresyonu, çoklu regresyon, sinir ağları, Regresyon, Minimum Mean Absolute Deviations (MINMAD), Multiple Linear Regressions, Neural Networks. 11, Minnad regression, Regression, Nerve net, Multiple regression
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkan ERBAY Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman : Doç. Dr. Ayşen APAYDIN Jüri : Doç. Dr. Meral SUCU Yrd. Doç. Dr. Y ılmaz AKDİ Doç. Dr. Ayşen APAYDIN Bu çalışmada, çoklu regresyon problemi doğrusal programlama problemi olarak modellenmiş, sonra çoklu regresyon modelinin bilinmeyen parametrelerinin tahmini için ortalama mutlak sapmaların en küçüklenmesi (MİNMAD ya da L, normu) kriteri kullanılmıştır. MİNMAD kriteri, uç noktalara bilinen en küçük kareler yönteminden daha duyarlı sonuçlar yermektedir. MİNMAD kriterinin kullanıldığı tahmin problemi doğrusal programlama problemi olarak formüle edilmiş ve sinir ağları ile çözümlenmiştir. Çalışmanın sonunda klasik regresyon metodu ile sinir ağları metodu sayısal örnekler ile karşılaştırılmıştır. 1999, 69 sayfa
Özet (Çeviri)
Türkan ERBAY Ankara University Graduate School of Natural and Applied Science Department of Statistics Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Ayşen APAYDIN Jury : Assoc. Prof. Dr. Meral SUCU Asst. Prof. Dr. Yılmaz AKDİ Assoc. Prof. Dr. Ayşen APAYDIN In this work, the multiple regression problem is modelled as a Linear Programming problem. Then the Minimum Mean Absolute Deviations (MİNMAD) (or L, norm) criterion for estimating the unknown parameters of a multivariate multiple regression model, is used. The MINMAD criterion is more sensitive to outliers than the popular least square procedure. Using the MİNMAD criterion the estimation problem is formulated as a Linear Programming and solved by Neural Network. At the end of this work, the classical regression medhot and neural network methot are compared using numerical examples. 1999, Page: 69
Benzer Tezler
- Hedef programlama olarak modellenmiş MINMAD regresyon problemine genetik algoritma yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
ÖZLEM MÜGE AYDIN
- Minmad yöntemi ile rasgele bloklar model denklemindeki parametrelerin kestirimi
Parameter estimation of randomized block design model equation by minmad method
KAMİLE ŞANLI
- Design of linear phase fir digital filters with diserete valued coefficients
Doğrusal evreli sonlu dürtü tepkeli sayısal süzgeçlerin ayrık katsayılı tasarımı
TOLGA ÇİLOĞLU
Doktora
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ÜNVER
- Diferensiyel denklemlerle tanımlı dinamik sistemlerde optimal kontrolün bulunması
Başlık çevirisi yok
SEMA ÇETİNTAŞ
