Show simple item record

dc.contributor.advisorKaylan, Ali Rıza
dc.contributor.authorÜlengin, Burç
dc.date.accessioned2020-12-04T12:06:10Z
dc.date.available2020-12-04T12:06:10Z
dc.date.submitted1987
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/82682
dc.description.abstractÖZET Hızla ilerleyen bilim ve teknoloji aynı zamanda bunların kullanımını zorlaştırmaktadır. Üretilen yeni yöntemler analiz araçları ancak ilgili konuda uzman kişiler tarafından doğru olarak kullanılabilmektedir. Uzman kişilerin azlığı ve onlara olan talebin fazlalığı yüzünden genellikle bu yöntemler ya hiç kullanılmıyor, ya da yanlış kullanılmaktadır. Regresyon analizi de son yıllarda hızla ilerleyen ve ancak bu konuda uzmanlaşmış kişiler tarafından sağlıklı olarak kullanılabilecek bir hale gelmiştir. Regresyon Analizi İstatistiksel teknikler içinde en çok kullanılanıdır. Çoğunluk uygulamacılar regresyon analizini yanlış ve gereksiz olarak kullanmaktadır. Yapay Zekanın bir alt dalı olan Uzman Sistemler, uzman kişilerin bilgilerini ve tecrübelerini bilgisayara aktarmaya çalışmaktadır. Yazılan bilgisayar programı konuyla ilgili bir problem ortaya çıktığında bunu uzman bir kişi gibi çözebilmektedir. Yapay zeka yardımıyla en ileri teknikler bile her tür kullanıcı tarafından doğru olarak kullanılabilmektedir.vx Bu çalışmada Regresyon Analizi yapan bir uzman sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem bir ön model halindedir. Regresyon analizinin bir çok matematiksel ve istatistik sel sorununu kullanıcının bilgisine ihtiyaç duymadan bir uzman başarısıyla çözmektedir. Geliştirilen sistem, RES' ile temel ve basit istatistiksel bilgisi olan kişiler doğru bir regresyon analizi yapabilirler. RES çoklu bağlantı (multicol- linearity), aşırı değerler (outliers) ve baskın gözlemlerle (influential points) ilgili sorunları çözebilecek şekilde kurulmuştur. Buna karşı, model kurulması safhasında ve çoklu aşırı değerlerin (multiple outliers) bulunması durumunda kullanıcıya yardım edemez.
dc.description.abstractIV ABSTRACT This thesis aims at developing a prototype knowledge based system on multiple regression analysis. The system is designed as a hybrid one where knowledge base composed of rules and facts interact with typical statistical subroutines reflecting the state-of-the-art tools of regression analysis. This system can handle collinearity problem, presence of outliers and influential points. It can not help to user at the stage of model construction and multiple outliers.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleRegression expert system
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.identifier.yokid3764
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid3764
dc.description.pages108
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess