Ridge regresyon üzerine bir çalışma
A Study on ridge regression method
- Tez No: 93577
- Danışmanlar: PROF. DR. SONER GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi, Çoklubağlantı, Yanlı Regresyon Yöntemleri ve Ridge Regresyon, En küçük kareler yöntemi, Regresyon analizi, Regresyon modelleri, Ridge regresyon, Çoklu bağlantı, Çoklu regresyon analizi, Multiple Linear Regression Analysis, Multicollinearity, Biased Regression Methods and Ridge Regression, Least squares method, Regression analysis, Regression models, Ridge regression, Multiple regression analysis
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
RIDGE REGRESYON ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA (Yüksek Lisans Tezi) Orhan İPEK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEMMUZ 2000 ÖZET Regresyon modellerinde En Küçük Kareler (EKK) yönteminin kullanılması oldukça yaygındır. EKK yönteminin bilinen varsayımları vardır. Eğer bu varsayımlar sağlanıyor ise EKK yöntemi yansız ve en küçük varyanslı parametre tahminleri verir. Fakat bağımsız değişkenler arasında bağlantı olduğunda EKK yöntemi ile yanlış sonuç ve yanlış model elde edilmesi söz konusu olur. Bu çalışmada çoklu doğrusal regresyon modeli, çoklubağlantı ve yanlı regresyon yöntemlerinden ridge regresyon yöntemi incelendi. Daha sonra bir uygulama yapılarak regresyon modeli oluşturuldu ve çoklubağlantı olduğu görüldü. Bunun giderilmesi için ridge regresyon yöntemiyle çözüm yapıldı. Bu tezde yapılan incelemeler sonucunda bağımsız değişkenler arasında çoklubağlantının varlığında da çözümün yapılabileceği görüldü. Bilim Kodu : 406.01.01
Özet (Çeviri)
11 A STUDY ON RIDGE REGRESSION METHOD (M.Sc.Thesis) Orhan İPEK GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY July 2000 ABSTRACT It is very common to use The Least Squares Method in regression models. The Least Squares Method has assumptions which are familiar. The Least squares method gives unbiased and minimum variance of parameter estimates if these assumptions are true. However there is the likelihood of obtaining wrong result and wrong model by means of least squares method when there is collinearity among the independent variables. In this study, the multiple linear regression model is analysed by means of multicollinearity and ridge regression method, which is one of the methods of biased regression method. Then, a regression model is found following an application and it is seen that there is multicollinearity. To get rid of this multicollinearity the solution is obtained by means of ridge regression method. As a result of the analysis made in this study, it is posibble to find a solution even in case there is multicollinearity among independent variables. Science code : 406.01.01
Benzer Tezler
- Ridge regresyon ve öğrenci başarısı üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
VEDİDE REZZAN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NECATİ TUREDİ
- 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
1990
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAMZA GAMGAM
- Yanlı regresyon tahmin edicileri ve hata kareleri ortalaması kriterlerine göre karşılaştırmalar
Biased regression estimators and comparisons according to the mean square error criterion
SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Lojistik regresyon analizinde ridge kestiricisi ve bir uygulama
Ridge estimator at logistic regression analysis and a application
CENGİZ AKTAŞ
Doktora
Türkçe
1995
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECLA ÇÖMLEKÇİ
- Ridge yöntemlerinde yanlılık parametrelerinin seçimi
Choice biosing parameters in ridge methods
SÜLEYMAN ÖZEN