Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar — Seher Bodur

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler EKK yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir Özellikle y nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve ya da ilişkili olduklarında Var y artık skaler varyans kovaryans matris değildir Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez Pratikte y nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız Bu nedenle Var y daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır İlk yedi kısımda Var y matrisi skaler varyans kovaryans matrisi olmadığı durumda tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon SUR ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir

Seher Bodur tarafından kaleme alınan Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar Kriter Yayınları eseri olarak okurlarla buluşuyor Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar Seher Bodur Kitap Özeti Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler EKK yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir Özellikle y nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve ya da ilişkili olduklarında Var y artık skaler varyans kovaryans matris değildir Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez Pratikte y nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız Bu nedenle Var y daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır İlk yedi kısımda Var y matrisi skaler varyans kovaryans matrisi olmadığı durumda tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon SUR ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir Yayınevi Kriter Yayınları Yazar Seher Bodur Sayfa 104 Sayfa Kağıt 2 Hamur Boyut 16 00x23 50 cm Basım Yılı 2022 Barkod 9786258373219 Kategori Akademik Kitaplar Fen Bilimleri İstatistik

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler EKK yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir Özellikle y nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve ya da ilişkili olduklarında Var y artık skaler varyans kovaryans matris değildir Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez Pratikte y nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız Bu nedenle Var y daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır İlk yedi kısımda Var y matrisi skaler varyans kovaryans matrisi olmadığı durumda tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon SUR ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir