Beta regresyon modelinde tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-9924-5654
dc.contributor.advisorAsar, Yasin
dc.contributor.authorGedikli, Pınar
dc.date.accessioned2024-07-12T10:39:04Z
dc.date.available2024-07-12T10:39:04Z
dc.date.issued2024
dc.date.submitted2024
dc.departmentNEÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik Anabilim Dalı
dc.descriptionYüksek Lisans Tezi
dc.description.abstractBeta regresyon modelinde çoklu bağlantı problemleri ortaya çıktığında, en çok olabilirlik tahmin edicisinin performansı olumsuz etkilenmektedir. Bu zorlukları aşmak amacıyla, çeşitli tahmin ediciler üzerinde detaylı bir inceleme gerçekleştirilmiştir. Modelin kararlılığını artırmak ve güvenilir sonuçlar elde etmek için, hemen hemen yansız Liu tahmin edicisinden esinlenerek geliştirilen hemen hemen yansız beta Liu tahmin edicisi, beta regresyon modeli için önerilmiştir. Bu tez kapsamında önerilen tahmin ediciler, hem teorik olarak karşılaştırılmış hem de Monte Carlo simülasyon çalışmaları ve gerçek veri uygulamaları ile performansları analiz edilmiştir. Elde edilen nümerik sonuçlar, teorik sonuçların doğruluğunu destekleyerek, önerilen tahmin edicilerin beta regresyon modellerinde çoklu bağlantı problemi ile başa çıkma konusundaki etkinliklerini açıkça ortaya koymaktadır.
dc.description.abstractWhen multicollinearity problems occur in the beta regression model, the performance of the maximum likelihood estimator is negatively affected. In order to prevent multicollinearity problems, a detailed examination of the estimators was carried out. To increase the reliability of the model and the results, the almost unbiased beta Liu estimator, inspired by the almost unbiased Liu estimator, has been proposed for the beta regression model. The estimators used within the scope of this thesis were compared both theoretically and the estimators' performances were analyzed using the Monte Carlo simulation method. Furthermore, proposed estimators were tested on real data applications. The obtained numerical results support the accuracy of the theoretical results and clearly demonstrate the effectiveness of the proposed estimators in dealing with multicollinearity problems in beta regression models.
dc.identifier.citationGedikli, P. (2024). Beta regresyon modelinde tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Anabilim Dalı, Konya.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12452/18523
dc.language.isotr
dc.publisherNecmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBeta Regresyon Modeli
dc.subjectÇoklu Baglantı Problemi
dc.subjectHemen Hemen Yansız Tahmin Edici
dc.subjectLiu Tahmin Edici
dc.subjectMonte Carlo Simülasyon
dc.subjectRidge Tahmin Edici
dc.subjectBeta Regression Model
dc.subjectMulticollinearity Problem
dc.subjectAlmost Unbiased Estimator
dc.subjectLiu Estimator
dc.subjectMonte Carlo Simulation
dc.subjectRidge Estimator
dc.titleBeta regresyon modelinde tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
dc.title.alternativeComparison of estimation methods in beta regression model
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
PınarGedikli_YL_2024.pdf
Boyut:
1.98 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yüksek Lisans
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleskiyonu