Lineer Modellerde Kısıtlama Altında Parametre Tahmini Üzerine Bir Çalışma

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Volume:37 Issue:3
Lineer Modellerde Kısıtlama Altında Parametre Tahmini Üzerine Bir Çalışma

Lineer Modellerde Kısıtlama Altında Parametre Tahmini Üzerine Bir Çalışma

Authors : Fatma Buğlem YALÇIN, Cemil YAPAR

Pages : 434-440

View : 42 | Download : 11

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İstatistiksel analizlerden biri olan regresyon analizinin temel amacı, tahmin edilen değerler ile gerçek gözlem değerleri arasındaki farkı minimum yapmaktır. Bu nedenle, çeşitli tahmin yöntemleri geliştirilmiştir. Regresyon modeli oluşturulurken genellikle alışılmış en küçük kareler (AEKK) veya en çok olabilirlik (EÇO) yaklaşımlarından biri kullanılır. Bazı durumlarda, parametre vektörü üzerine lineer eşitlik veya lineer eşitsizlik kısıtlamaları konulabilir. Parametre vektörü üzerine lineer eşitlik kısıtlaması konulduğunda parametre, kısıtlanmış en küçük kareler (KEKK) yaklaşımı ile tahmin edilir. Ayrıca kısıtlanmış modeller altında parametre tahmini, matrislerin genelleştirilmiş terslerini (g-terslerini) içerir. Bu çalışmada klasik regresyon modelinde en küçük kareler tahmin edicileri, parametre vektörü üzerine eşitlik kısıtlamaları konularak ve matrislerin Moore-Penrose g-tersleri kullanılarak elde edilmiştir.
Keywords : Alışılmış En Küçük Kareler, En Çok Olabilirlik, Kısıtlanmış En Küçük Kareler, Lineer Model, Moore Penrose Genelleştirilmiş Tersi, Parametre Tahmini

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.