Tez detayları

Sağdan sansürlü veriler için yarı-parametrik regresyon model tahmini = Estimation of semi-parametric regression model for right censored data

Yazarlar:

Yilmaz, Ersin

Yayıncı:

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Matematik

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000130840

Anahtar sözcükler:

İstatistik

Özet

In this study, three estimation methods are inspected for semi-parametric regression model under right-censored data. These methods are kernel smoothing, smoothing spline and regression spline methods which are based on penalized least squares. As known in penalized least squares method, smoothing parameter has a crucial role for the accuracy and consistency of the estimation. In this study, in order to choose the smoothing parameter optimally prominent selection methods are inspected and also simulation and real data experiments are carried out with MATLAB software for comparison of the both three estimation methods and selection methods. In addition to that, parametric and nonparametric methods are researched for estimation of distribution of censored data and also in order to apply the censored data on semi-parametric regression model, two important procedure are inspected which are Kaplan-Meier weights (Stute (1993)) and synthetic data transformation (Koul et. al. (1981)) then some statistical inferences are made about the procedures.

Bu çalışmada, sağdan sansürlenmiş verilerin üç farklı yöntem kullanılarak elde edilecek yarı-parametrik regresyon modelleri ile tahmin edilmesi incelenmiştir. Bu yöntemler cezalı en küçük kareler yöntemi ile elde edilen kernel düzeltmesi, splayn düzeltmesi ve regresyon splaynı yöntemleridir. Bilindiği gibi cezalı en küçük kareler yönteminde düzeltme parametresi, tahminin tutarlılığının ve doğruluğunun sağlanması açısından çok önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada düzeltme parametresinin uygun şekilde seçiminin sağlanması için yaygın olarak kullanılan seçim yöntemleri incelenmiştir ve MATLAB programı kullanılarak simülasyon ve gerçek veri uygulamaları ile hem yukarıda bahsedilen üç farklı tahmin yöntemi hem de düzeltme parametresi seçiminde kullanılan seçim kriterleri için bir karşılaştırma yapılmıştır. Ayrıca çalışmada, sansürlü verilerin dağılımlarının tahmin edilmesi için parametrik ve paramerik olmayan yöntemler incelenmiş ve sansürlü verilerin tahmin edilmesi için Kaplan-Meier ağırlıkları (Stute (1993)) ve sentetik veri dönüşümü (Koul vd (1981)) olmak üzere iki farklı tahmin prosedürü incelenmiştir.

Tez detayları

Sağdan sansürlü veriler için yarı-parametrik regresyon model tahmini = Estimation of semi-parametric regression model for right censored data

Yazarlar: Yilmaz, Ersin

Yayıncı: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

Ana Başlıklar: Matematik

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2017

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000130840