Semiparametrik regresyon ve bir uygulama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEDA BAĞDATLI
Danışman: TURANLI MÜNEVVER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Klasik (parametrik) regresyon teknikleri, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle doğrusal bir ilişki içerisinde olduğunu ve ilişkinin şeklinin biliniyor olduğunu varsayar. Bu varsayımların sağlanamaması durumunda ise parametre tahminleri güvenilir olmamaktadır. İlişkinin şeklinin bilinmediği ya da bilinen parametrik matamatiksel kalıplara uymadığı durumlarda parametrik olmayan regresyon teknikleri kullanılmaktadır. Ancak bu teknikler birden fazla bağımsız değişken olma durumunda çok boyutluluğun yarattığı sıkıntı nedeniyle özellikle yorumlama aşamasında zorluklara neden olmaktadır. Birden fazla bağımsız değişken söz konusu olduğunda, bağımsız değişkenlerin bazıları bağımlı değişkenle doğrusal ilişki içerisinde bulunabilirken, bazıları doğrusal olmayan ilişki içerisinde bulunabirler. Bu tür ilişkilerin modellenebilmesi için, parametrik ve parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun toplamsal olarak birleşiminden oluşan semiparametrik regresyon modellerinden yararlanılmaktadır.Bu çalışmanın amacı, son yıllarda uygulama alanında sıkça kullanılmaya başlanan semiparametrik regresyon analizini inceleyerek gerçek veriler üzerinde uygulanabilirliğini göstermektir. Çalışmanın konusu olarak; son yıllarda konut sektöründeki gelişmelerle birlikte hızla yaygınlaşan ?site? yerleşiminin finansal boyutu semiparametrik regresyon modelleri ile incelenmiştir. Semiparametrik regresyon modellerinin tahmini, splayn düzeltme tekniği ile R ortamında yazılan bir program yardımıyla gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan regresyon, düzeltme teknikleri, splaynlar, toplamsal modeller, semiparametrik regresyon, otomatik düzeltme.