Yazarlar |
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 |