Bayesci semiparametrik regresyon

No Thumbnail Available

Date

2023

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Fen Bilimleri Enstitüsü

Abstract

Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler yapabilmek amacıyla yapılır ancak bu tahminler parametrik regresyon analizinin varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda iyi bir tahmin olma niteliğini kaybederler. Bu durumda daha iyi tahmin yapabilmek amacıyla bu varsayımların esnetilmesine olanak sağlayan regresyon yöntemleri olan nonparametrik ve semiparametrik regresyona ihtiyaç duyulur. Parametrik regresyon analizinden farklı olarak bu yöntemlerde doğrusallık aranmaz düzgünlük aranır. İstatistik biliminde, tahmin yapılırken iki farklı felsefe kullanılır. Bunlar Klasik yaklaşım ve Bayesci yaklaşımdır. Klasik yaklaşımda parametreler sabit değişken olarak ele alınırken, Bayesci yaklaşımda parametreler rastgele değişkenler olarak ele alınır ve temeli Bayes teoremine dayanır. Bayes yaklaşımıyla semiparametrik regresyon tahmini alternatif bir yöntem olarak ele alınmıştır.

Description

Keywords

nonparametrik modeller, semiparametrik regresyon, düzleştirme

Citation