Bayesci semiparametrik regresyon
No Thumbnail Available
Files
Date
2023
Authors
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