Tez detayları

Switching regresyonda bulanık sinir ağları yaklaşımı ile parametre tahmini = Parameter estimation with fuzzy neural network approach in Switching regression

Yazarlar:

Erbay Dalkiliç, Türkan

Yayıncı:

Ankara Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Matematik

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Doktora (Phd)

Yayın Tarihi:

12/2004

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000395505

Anahtar sözcükler:

İstatistik

Özet

Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Statistics Supervisor: Prof. Dr. Ayşen APAYDIN In regression analysis, data set can be formed by collecting observations that have been obtained from more than one class. The regression model, which will be formed when each class is defined by an /, function and c shows the number of classes, can be called switching regression model. In this study adaptive networks have been used in constructing one model that has been formed by gathering obtained models. There are methods that suggest the class numbers of independent variables heuristically. Alternatively, in defining the optimal class number of independent variables the usage of suggested validity criteria for fuzzy clustering has been aimed. In the case that independent variable have exponential distribution, an algorithm has been suggested to define the unknown parameter of switching regression model and to obtain the estimated values after obtaining optimal membership function which is suitable for exponential distribution. 2005, 100 pages Key Words: Switching Regression, Adaptive Network, Fuzzy Clustering.

Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Ayşen APAYDIN Regresyon analizinde veri kümesi birden fazla sınıftan elde edilen gözlemlerin bir araya getirilmesiyle meydana gelmiş olabilir, c sımf sayısını göstermek üzere, her sınıf bir /, fonksiyonuyla ifade edildiğinde oluşturulacak regresyon modeli, switching regresyon modeli olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada elde edilen modellerin bir araya getirilerek farklı sınıflardan gelen verilere ait tek bir modelin oluşturulmasında uyarlamalı ağlardan faydalanılmıştır. Ayrıca ele alınan değişkenlerin sınıf sayıları başlangıçta sezgisel olarak öneren yöntemlere alternatif olarak bağımsız değişkenlere ilişkin optimal sınıf sayısının belirlenmesinde bulanık kümeleme için önerilen geçerlilik kriterinin kullanılması amaçlanmıştır. Bağımsız değişkenlerin üstel dağılımdan gelmeleri durumunda, üstel dağılıma uygun optimal üyelik fonksiyonu elde edilerek switching regresyon modelinin bilinmeyen parametrelerinin belirlenmesi ve tahmin değerlerinin elde edilmesi için bir algoritma önerilmiştir. 2005, 100 sayfa Anahtar Kelimeler: Switching Regresyon, Uyarlamalı Ağ, Bulanık Kümeleme.

Tez detayları

Switching regresyonda bulanık sinir ağları yaklaşımı ile parametre tahmini = Parameter estimation with fuzzy neural network approach in Switching regression

Yazarlar: Erbay Dalkiliç, Türkan

Yayıncı: Ankara Üniversitesi

Ana Başlıklar: Matematik

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Doktora (Phd)

Yayın Tarihi: 12/2004

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000395505