Eksik gözlem olduğu durumda çoklu regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Comparative investigation of multiple regression analyses in case of incoplete data
- Tez No: 95156
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HİKMET ORHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Eksik Gözlemler, Regresyon Analizi, En Küçük Kareler, Buck's, Maximum Olabilirlik, Eksik veri, En küçük kareler yöntemi, Incomplete Data, Regression Analysis, Least Squares, Buck's, Maximum Likelihood, Missing data, Least squares method
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
m ÖZET Bu çalışmada, ortalaması p. = (\i\, p.2,.-, u?,) ve varyans kovaryans matrisi E = {o^, j = 1, 2,..., p; k = 1, 2,..., p} olan çok değişkenli normal dağılıma sahip verilerin bazıları şansa bağlı olarak kaybedildiğinde, bu verilerin en küçük kareler (EKK), Buck's, ve Maximum Olabilirlik (ML) yöntemleriyle yapılan tahminleri incelenmiştir. Bir örnek üzerinde önce tam gözlemlerde daha sonra her bir değişkendeki gözlemlerin %5'i ve %10'nu şansa bağlı olarak çekilerek bunların eksik olduğu kabul edilmiştir. Buradan karşılıklı tam gözlemlerde, en küçük kareler (EKK), Buck's ve Maximum Olabilirlik (ML) yöntemleriyle tahminleri yapılarak yeniden düzenlenen verilerin ortalamaları, varyanslan, regresyon katsayılarının tahminleri, standart hataları ve regresyon analizleri yapılmıştır. Bu yöntemlerin karşılaştırmasında karşılaştırma kriteri olarak hata kareler ortalaması kullanılmıştır. Buna göre en iyi tahmin edici yöntem sırasıyla toplam gözlemlerin %5'i kayıp olduğunda ML (HKO = 0.141), Buck (HKO = 0.142) ve EKK (HKO =0.4266), toplam gözlemlerin %10'nu kayıp olduğunda ML (HKO = 0.1516), Buck's (HKO = 0.1538) ve EKK yöntemi (HKO = 0.5913) olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT In this study, it was investigated that, estimations of missing data by using Least Squares, Buck's and Maximum Likelihood methods when some of the multivariate normal distributed data that have mean of \i = (u.19u-2,...,|i.p) and variance covariance matrices of ]>]=Pjk> j = l,2,...,p;k = l,2,...,p} were lost randomly. It was assumed that on a sample firstly on complete data and then 5 percent and 10 percent of the each variable data were randomly deleted. Then it was estimated by Least Squares, Buck's and Maximum Likelihood methods on reciprocal complete data and means, variances, estimations of regression coefficients, standard errors and regression analyses of rearranged data were completed. In this study, the error mean of squares were used as a comparision criteria. As a result, the best estimating methods were found as Maximum Likelihood (EMS = 0.141) and Buck's (EMS=0.142) and Least Squares (EMS=0.4266) in case of 5 percent of total data were lost, respectively. In the other hand, if 10 percent of data were lost, the best estimating methods were found as Maximum Likelihood (EMS=0.1516), Buck's (EMS=0.1538) and Least Squares methods (EMS=0.5913), respectively.
Benzer Tezler
- İşçilerin işyeri ile ilgili sağlık bakım gereksinimlerinin ve bu bakım gereksinimleri çerçevesinde verilen hemşirelik hizmetlerinin değerlendirilmesi
Concerning the requirements for the health care of the workers, has been done in their place of labour to determine nursing activities
NURAN GÜLER
Doktora
Türkçe
1997
HemşirelikHacettepe ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜMSER KUBİLAY
- Tarih-i Burhaneddin-i Belhi (Lady Sheil'in anıları)
History of Burhaneddin-i Belhi (Memories of Lady Sheil)
NİHAL ÇANKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Doğu Dilleri ve Edebiyatıİstanbul ÜniversitesiFars Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KANAR
- İran ekonomisinde ithal ikamesi ve yapısal değişmenin ekonometrik analizi
Başlık çevirisi yok
HEDAYAT MONTAKHAB