Ridge Tahminine Dayalı M-Regresyonunun Etkinliğinin İncelenmesi
Yükleniyor...
Tarih
02-02-2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Özet
Bu çalışmada, çoklu doğrusal regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya
hataların normal dağılım göstermemesi problemlerinin bir arada olması durumunda ridge tahminine dayalı
M tahmin edicileri önerilmiştir. Önerilen tahmin edicilerin parametre tahmini için tekrarlı yenilenen
ağırlıklı ridge algoritmasının tanımlanmıştır. Önerilen tahmin edicinin tahmin performansı simülasyon
çalışması ve gerçek veri seti üzerinde gösterilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre ridge tahminine dayalı M
tahmin edicilerinin, çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya hataların normal dağılım göstermemesi
problemlerinin bir arada olması durumunda EKK, ridge ve geleneksel M tahmin edicilerden daha başarılı
bulunmuştur.
In this study, M estimators based on ridge estimation are proposed in case of a combination of multiple linear regression and outlier observations or non-normal distribution of errors in multiple linear regression analysis. For parameter estimation of the proposed estimators, iteratively reweighted ridge algorithm is defined. The estimation performance of the proposed estimator is shown on the simulation study and the real dataset. According to the results of the study, M estimators based on the ridge estimation were found to be more successful than the ridge and traditional M estimators when the problems of multicollinearity and outlier observations or errors did not show normal distribution.
In this study, M estimators based on ridge estimation are proposed in case of a combination of multiple linear regression and outlier observations or non-normal distribution of errors in multiple linear regression analysis. For parameter estimation of the proposed estimators, iteratively reweighted ridge algorithm is defined. The estimation performance of the proposed estimator is shown on the simulation study and the real dataset. According to the results of the study, M estimators based on the ridge estimation were found to be more successful than the ridge and traditional M estimators when the problems of multicollinearity and outlier observations or errors did not show normal distribution.
Açıklama
Yüksek Lisans Tezi
Anahtar Kelimeler
Aykırı Gözlem, Çoklu Doğrusal Bağlantı, Hata Kareler Ortalaması, M Regresyonu, Ridge Regresyonu, Sağlam İstatistik, Outlier, Multicollinearity, Mean Squares of Error, M Regression, Ridge Regression, Robust Statistics
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Yurtaslan, A. (2022). Ridge tahminine dayalı M-regresyonunun etkinliğinin incelenmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Konya.
