Parametrik olmayan regresyonda düzeltme teknikleri

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CAN ÖZKAN

Danışman: Zeki Yıldız

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Regresyon analizi, bağımlı değişken ile bağımsız değişken veya değişkenler arasındaki ilişkinin matematiksel bir fonksiyon şeklinde açıklayan istatistiksel yöntemdir. Değişkenler arası ilişkiyi açıklamada kullanılan parametrik regresyon yöntemine ait varsayımlar her zaman sağlanmayabilir. Bu durumda değişkenler arası ilişkiyi açıklamada parametrik olmayan regresyon yöntemi kullanılabilir. Bu tezde Çekirdek, LOWESS ve Splayn Düzeltme Teknikleri ele alınmıştır. Düzeltme parametresi seçiminde genelleştirilmiş çapraz geçerlilik ölçütü kullanılmıştır. R paket programında iki farklı veri seti kullanılarak 5 farklı örneklem hacmi için performans kriterleri simülasyon yardımı ile ilgili teknikler karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasında LOWESS Düzeltme Tekniği, Kernel ve Splayn Düzeltme Tekniklerinin gerisinde kaldığı görülmüştür.