Geri Dön

Doğrusal regresyonda değişken seçimine bayesci yaklaşımların karşılaştırılması

Comparison of bayesian approaches to variable selection in linear regression

  1. Tez No: 97802
  2. Yazar: ATİLLA YARDIMCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ERAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bayes yaklaşımı, Değişken seçimi, Doğrusal regresyon, Gibbs yöntemi, Bayes approach, Variable selection, Linear regression, Gibbs method
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET Bu çalışmada, doğrusal regresyonda değişken seçimine Bayesci yaklaşımların karşılaştırılması, önsel bilginin süreç üzerindeki etkilerinin görülmesi ve kullanılan ölçütlerin yer aldığı özel bilgisayar yazılımının geliştirilmesi amaçlandı. Birinci bölümde Bayes yaklaşımlarının kullanım gerekçeleri ve çalışmanın amaçlan belirtildi. İkinci bölümde klasik değişken seçim ölçütleri, önsel bilgi türleri ve belirlenmesi ile değişken seçimine Bayes yaklaşımları anlatıldı. Üçüncü bölümde geliştirilen BARVAS adlı bilgisayar yazılımının genel özellikleri verilerek, kullanılan ölçüt ve yaklaşımlar yapay veriler aracılığıyla karşılaştırıldı. Sonuçların test edilmesi için gerçek veri kümeleri üzerinde yapılan uygulamalar verildi. Dördüncü bölümde yapay ve gerçek verilerle yapılan uygulama sonuçlan tartışıldı.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, it was aimed to compare the Bayesian approaches in the terms of variable selection in linear regression, state effects of prior information on the process and develop a specific software including criteria used. In the first part, the aims of study and the reasons of using the Bayesian approaches were indicated. In the second part, the criteria of classical variable selection, prior information types, their identification and Bayesian approaches to variable selection were presented. In the third part, the general specifications of developed software, named BARVAS, were explained and used criteria and approaches in the means of simulated data were compared. Moreover, the applications applied on real data groups were performed in order to test the results. In the fourth part, the results of application, that were being executed by means of real and simulated data, were discussed.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de tarımsal üretim ve etkili faktörler arasındaki ilişkinin regresyon modelinin kurulması ve analizi

    The Analysis of a regression model produced to examine the relationship between agricultural production and effective factors in Turkey

    SERPİL PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİFETTAH SHAHBAZOV

  2. Çok değişkenli doğrusal bağıntılarda değişkenlerin seçiminde kullanılan yöntemlerin, işitsel ayırdetme (diskriminasyon) kestiriminde değerlendirilmesi

    Estimated evauation of the methods of selecting the variants of the multivariant lineer relations in auditory discrimination

    G. SERPİL DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Tıbbi Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    PROF.DR. MUSTAFA ŞENOCAK

  3. Sağlam regresyonda değişken seçim ölçütleri

    Variable selection criteria in robust regression

    MERAL ÇETİN (CANDAN)

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERAR AYDIN

  4. Regresyonda kalıntı (residual) analizi

    Başlık çevirisi yok

    SUAT ŞAHİNLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA AKAR