Demıng regresyon ve Passıng-Bablok regresyon yöntemlerinde Jackknıfe yöntemi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorErilli, Necati Alp
dc.contributor.authorKaya, Mustafa Burak
dc.date.accessioned2024-10-19T19:47:27Z
dc.date.available2024-10-19T19:47:27Z
dc.date.issued2023
dc.departmentEnstitüler, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionSosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractRegresyon analizi, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyen ve tahmin çalışmalarında kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bağımsız değişkenlerdeki değişikliklerin bağımlı değişken üzerindeki değişikliklerle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için bir regresyon modeli kullanılır. Bağımlı değişkeninin türüne, verilere yeterli uyumu sağlamak için gereken model türüne ve tahmin yöntemine bağlı olarak seçilebilecek çeşitli regresyon yöntemleri vardır. Değişkenlerin ölçme hatalı olup olmadıklarına göre regresyon analizi Tip1 ve Tip 2 olmak üzere iki ana başlık altında incelenmektedir. Tip 1 olarak adlandırılan regresyon yönteminde bulunan değişkenlerin hata içerme olasılığı sıfıra indirgenerek işlem yapılırken Tip 2 regresyon yönteminde ise değişkenlerin bağımlı ve bağımsız olmak üzere her ikisinin de hata içerebileceği göz önünde bulundurularak işleme dahil edilmektedir. En küçük kareler yöntemi ile elde edilecek sonuçlarda ortaya çıkabilecek hata oranını en küçüklemek amacıyla tanıtılan yöntemlerden biri Deming regresyon modeli diğeri ise Passing-Bablok yöntemidir. Her iki yöntemde de amaç bağımlı ve bağımsız değişkenlerin hata içermesi durumunda güvenilir tahmin sonuçları elde etmektir. Birçok tahmin yönteminde elde edilen verilerin anlamlılık ve güven düzeyinin yeniden test edilmesi ve gerçeğe daha yakın sonuç elde edilmesi amacı ile geliştirilen teknikler mevcuttur. Bunlar; literatürde yeniden örnekleme yöntemleri olarak bilinmektedir. Bu çalışmada Deming ve Passing-Bablok regresyon sonuçlarının yeniden örnekleme yöntemi olan Jackknife tekniği ile test edilmesi ve sonuçların değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Literatürde daha önce kullanılan bazı veriler yardımıyla Jackknife yönteminin Deming ve Passing-Bablok regresyon yöntemlerinde başarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractRegression analysis is a statistical method that examines the relationship between dependent and independent variables and is used in estimation studies. A regression model is used to understand how changes in the independent variables relate to changes in the dependent variable. There are several regression methods to choose from, depending on the type of dependent variable, the type of model needed to provide adequate fit to the data, and the estimation method. The regression analysis is examined under two main headings, Type 1 and Type 2, according to whether the variables are measurement errors or not. In the regression method called Type 1, the probability of containing errors is reduced to zero, while in the Type 2 regression method, both dependent and independent variables are included in the process, considering that they may contain errors. One of the methods introduced in order to minimize the error rate that may arise in the results obtained by the least squares method is the Deming regression model and the other is the Passing-Bablok method. In both methods, the aim is to obtain reliable estimation results in case the dependent and independent variables contain errors. There are techniques developed in order to retest the significance and confidence level of the data obtained in many estimation methods and to obtain results closer to reality. These; known as resampling methods in the literature. In this study, it is aimed to test the Deming and Passing-Bablok regression results with the Jackknife technique, which is a resampling method, and to evaluate the results. With the help of some data previously used in the literature, it has been seen that the Jackknife method has achieved successful results in Deming and Passing-Bablok regression methods.en_US
dc.identifier.endpage48en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=r4I1HnmXxFQovUpyAyUmxEi8l-wmmvPhfdXE9VA9H7jI7Ukachet2TBwZSIWCTxC
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/20856
dc.identifier.yoktezid782903en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherSivas Cumhuriyet Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzYK_20241019en_US
dc.subjectBiyoistatistiken_US
dc.subjectBiostatistics ; İstatistiken_US
dc.titleDemıng regresyon ve Passıng-Bablok regresyon yöntemlerinde Jackknıfe yöntemien_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Sosyal Bilimler Enstitüsü Tez Koleksiyonu