Aykırı gözlemlerin gruplar halinde varlığının çok değişkenli çoklu regresyon analizinde Bayesgil yaklaşım ile irdelenmesi

Abstract

aykiri gözlemlerin gruplar halinde varliginin çok değişkenli çoklu regresyon analizinde bayesgil yaklaşim ile irdelenmesi (Doktora Tezi) Ufuk EKİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2003 ÖZET Çok değişkenli-çoklu regresyon analizinde, tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinin aykırı gözlem içerip içermediğine ilişkin pek çok yöntem literatürde yer almaktadır. Bu tür gözlemlerin belirlenmesini sağlayacak bayesgil yaklaşımlar kabaca üç başlık altında toplanmaktadır. Bu başlıklardan birine uygun olarak, gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hatanın karesel formunun sonsal dağılımı üzerinden aykırı gözlemlerin tek tek irdelenmesi fikrine yönelik bayesgil bir yaklaşım, Varbanov(1998) tarafından ortaya atılmıştır. Tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinde yer alan gözlemlerin tek tek aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi, gizleme ve yanılgıya düşürme problemlerinin incelenmesi açısından yeterli değildir. Bu problemlerin varlığını ortaya koyabilmek, gözlemlerin gruplar halinde aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi ile mümkün olabilmektedir. Bu amaçla Varbanov tarafından ileri sürülen yöntem, gruplar halinde gözlemlerin aykırı olduklarını irdelememize imkan verecek şekilde genişletilmiştir. Bilim Kodu : 406.01.01 Anahtar Kelimeler : Gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hata, Gizleme ve Yanılgıya-Düşürme Problemleri, Aykırı Gözlem Sayfa Adedi : 85 Tez Yöneticisi : Prof.Dr.Müslim EKNİ

A BAYESIAN METHOD TO INVESTIGATE GROUP OF OBSERVATIONS WHICH IS AN OUTLIER IN MULTIVARIATE-MULTTPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS (Dr.Thesis) Ufuk EKİZ GAZİ UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 2003 ABSTRACT In multivariate-muLtiple regression analysis, there are many methods in the literature to search whether there are outliers or not in the sample. Bayesian methods are used to and summarized in three groups. Varbanov(1998) proposed a bayesian method to investigate outlier observation individually. He proposed a posterior distribution for the mean squared error from of unobserved but realized error. To handle observations individually it is not satisfactory investigate masking and swamping problems. To show the presence of this problems, it is necessary to handle the observations as group to see whether the groups are outliers or not. Here, Varbanov's method is expanded to the multivariate-multiple regression and the expanded method is applied to the masking and swamping problems. Science Code : 406.01.01 Key Words ; Realizeted but unobserved error, Masking and Swamping Problems, outlier observation Page number : 85 Adviser : Prof.Dr.Müslîm EKNÎ