Regresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorYayıntaş, Ahmet
dc.contributor.advisorŞahinler, Suat
dc.contributor.authorTopuz, Derviş
dc.date.accessioned2024-11-04T20:06:16Z
dc.date.available2024-11-04T20:06:16Z
dc.date.issued2002
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Biyoloji Ana Bilim Dalı
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Biyoloji Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractRegresyon analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin incelenmesi amacıyla bootstrap ve jackknife yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemler zaman serileri, simulasyon teknikleri, tek ve çok değişkenli istatistik analizler ve regresyon analizi gibi pek çok alanlarda uygulanmaktadır. Yeniden örnekleme yöntemleri özellikle en küçük kareler regresyon analizindeki hata değerleri ile ilgili varsayımların gerçekleşmediği durumlarda birer düzeltme yöntemi olarak da kullanılmaktadırlar. Çalışmada, Kayseri Doğum Hastanesinden elde edilen 2000-2001 yıllarındaki 320 hastaya ait anne yaşı (Xı), gebelik süresi (X2) ve bebeğin doğum ağırlıklarına (Y) ilişkin veriler kullanılmıştır. Önce klasik örnekleme yöntemleri ile elde edilen bu verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri hesaplanmış, daha sonra aynı verilere yeniden örnekleme yöntemleri uygulanarak elde edilen verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri tekrar tahmin edilmiş, böylece her iki şekilde elde edilen parametre tahminlerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: Bootstrap yöntemi, Jackknife yöntemi, Yeniden örnekleme yöntemleri, Parametrik olmayan yöntemler, regresyon, Parametrik olmayan güven aralıkları
dc.description.abstractIn this study, bootstrap and jackknife methods were taken up for investigation of the resampling methods in regression analysis. These methods have a many application areas suchas the time series, simulation technigues, unique and multiple variable analysis and regression analysis etc. In regression analysis, resampling methods are used as a correction method, in case of the error value hypotesis unrealized. In this work, the data which were taken in kayseri maternity Hospital from 320 patient mothers, whose ages, pregnancy time, and weigth of baby are Xi, X2 and Y, respectiveley, are used. First, the least sequare regression analysis model and its related parameters are determined from the data which were obtained with clasicall sampling method. Next, the same data are again used to obtain the least sequare regression model and its related parameters by aplying resampling methods. Then, these two results are compared. Key Words: Bootstrap method, Jackknife method, resampling methods, non parametric methods, bias estimation, non parametric satety regions.
dc.identifier.endpage76
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=TJtEyl3GBWgytfBisjf7l_ARwllAaU1Rk7vnPTWV8E2p4VXkHnPXGFTpbLukVE_m
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/9028
dc.identifier.yoktezid128922
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_2024
dc.subjectBiyoloji
dc.subjectBiology
dc.titleRegresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
dc.title.alternativeComperative investigation of the resampling methods in regression analysis
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu