Doğrusal regresyonda çok değişkenli ayarlama (kalibrasyon) sorunu
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
DOĞRUSAL REGRESYONDA ÇOK DEĞİŞKENLİ AYARLAMA (KALİBRASYON) SORUNU Özlem Özyurt Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü, İstatistik Ana Bilim Dalı ÖZ Bu çalışmada, bağımsız değişkenlerin sabit olduğu durum için, klasik, ters ve koşullu regresyon teknikleri incelenerek, bağımsız değişkenin iyi önkestirimini (prediction) ve bu önkestirimin güven aralığını veren en iyi model denkleminin bulunması amaçlandı. Birinci bölümde konuya giriş yapıldı. İkinci bölümde, ayarlama kavramı, tek ve çok değişkenli ayarlama, çok değişkenli regresyon, klasik, ters ve koşullu ayarlama teknikleri, tek değişkenli ayarlamada güven aralıkları, çok değişkenli ayarlamada güven bölgeleri ile tek ve çok değişkenli ayarlamada, ayarlama ve önkestirim kümesi için aykırı değer kavramları incelendi. Üçüncü bölümde çok değişkenli doğrusal ayarlama uygulaması için geliştirilen MATLAB programı anlatıldı. Yapay veriler üzerinden geçerlilik incelemesi yapıldı. Gerçek veriler üzerinde klasik, ters ve koşullu ayarlama modelleri incelenerek verileri en iyi açıklayan modeller elde edildi. Ayrıca güven aralıkları bulundu, ayarlama ve önkestirim kümelerinde artık incelemesi yapıldı. Anahtar Kelimeler: Kalibrasyon, ters regresyon, önkestirim, koşullu kalibrasyon Danışman: Doç.Dr.Aydın ERAR, Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü, İstatistik Ana Bilim Dalı MULTIVARIATE CALIBRATION PROBLEM IN LINEAR REGRSSION Özlem Özyurt Hacettepe University, Department of Statistics, Statistics Section ABSTRACT In this work, for the case that independent variable is fixed, classical, inverse and conditional calibration techniques are studied on application data which it was obtained as experimental results and artificial data. It is aimed to conclude the best model for prediction of the independent variables and the confidence areas of this prediction. The first chapter is introduction. In the second chapter, calibration object, univariate and multivariate calibration, multivariate regression, classical, inverse and conditional calibration techniques, confidence interval in univariate calibration, confidence areas in multivariate calibration, and research for calibration and prediction data in univariate and multivariate calibration are explained. In the third chapter, MATLAB program which was developed for multivariate calibration application is explained. The validity is examined on the artificial data. On the data which are obtained from experiments, classical, inverse and conditional calibration models which explain the data best are found. In addition, a search on confidence areas and residuals are done. Keywords: Calibration, inverse regression, prediction, conditional calibration Advisor: Ass.Prof. Aydın ERAR, Hacettepe University, Department of Statistics, Statistics Section
Collections