img
The Fuzzy Robust Regression Analysis The Case of Fuzzy Data Set Has Outlier   
Yazarlar
Prof. Dr. Kamile ŞANLI KULA Prof. Dr. Kamile ŞANLI KULA
Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Ayşen Apaydın
Ankara Üniversitesi, Türkiye
Özet
Regresyon çözümlemesinde veri analizi oldukça önemlidir. Çünkü, tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre tahminleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu gözlemin veri kümesinden çıkartılması regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Bu nedenle büyük artık değere sahip gözlemler ya da aykırı değer, regresyon çözümlemesinde oldukça etkilidir. Veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, parametre tahminlerinde robust yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada çoklu regresyon çözümlemesinde girdi değişkenlerinin bulanık sayı $(X_i = (x_i,underline{xi_i},overline{xi_i})$ , $Y_i = (y_i,underline{eta_i},overline{eta_i}))$ ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, üyelik fonksiyonu yardımıyla ağırlık matrisi tanımlanmıştır. Regresyon model tahmininde ise bulanık regresyon çözümlemesi kullanılmıştır. Klasik en küçük kareler (EKK), robust yöntemler ve önerilen bulanık robust yöntem ile regresyon model tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Makale Türü Özgün Makale
Makale Alt Türü SCOPUS dergilerinde yayımlanan tam makale
Dergi Adı G.U. Journal of Science
Dergi ISSN 2147-1762
Dergi Tarandığı Indeksler scopus
Makale Dili Türkçe
Basım Tarihi 01-2004
Cilt No 17
Sayı 3
Sayfalar 71 / 84
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Atıf Sayıları
TRDizin 1

Paylaş