Page 23 - E-Tez Bülteni Eylül 2025, SAYI 3
P. 23

DOKTORA TEZİ
                          İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri
                                     Anabilim Dalı

             Çok Değişkenli Katlı Lineer Modeller Altında Parametre Tahmini

                                 Melek ERİŞ BÜYÜKKAYA
                           Tez Danışmanı: Prof. Dr. Orhan KESEMEN
                                        Tez Özeti

        İstatistikte,  lineer  modeller  kavramı  geniş  bir  yer  tutar.  Özellikle  çok  değişkenli  lineer  modellerde  parametre  tahminleri  ve
        yorumları  literatürde  geniş  bir  uygulama  alanı  bulur.  Bu  konudaki  çalışmalar,  açıklayıcı  bir  değişken  grubuyla  tek  bir  bağımlı
        değişkeni açıklamaya odaklanır. Ancak, gerçek hayatta iki veya daha fazla bağımlı değişkeni aynı anda içeren problemlere de
        sıkça  rastlanır.  Bu  tür  durumlar,  klasik  çok  değişkenli  modellerin  ötesine  geçilerek  daha  genel  yapılara  ihtiyaç  duyulduğunu
        göstermektedir. Bu tezde, kısıtlı çok değişkenli katlı lineer modeller ile bu modellerin aşırı parametreli versiyonu ele alınmaktadır.
        Bu modeller altında tüm bilinmeyen parametre matrislerinin En İyi Lineer Yansız Ön Tahmin Edici (BLUP) ve En İyi Lineer Yansız
        Tahmin Edici (BLUE)' lerini hesaplamak için analitik formüllerinin elde edilmesi hedeflenmiştir. Ancak, bilinmeyen parametre matrisi
        üzerindeki kısıtlar, ele alınan modeller altında bu işlemi zorlaştırmaktadır. Çalışmada, bu zorluğun üstesinden gelmek amacıyla,
        yeniden  parametrelendirme  yöntemi  kullanılarak  kısıtlar  ortadan  kaldırılmıştır.  Böylece  elde  edilen  yeni  modeller  için  kuadratik
        matris  optimizasyon  teknikleri  ile  tüm  bilinmeyen  parametre  matrislerinin  BLUP/BLUE'  ları  için  analitik  formüllerin  türetilmesi
        sağlanmıştır. Sonuç olarak BLUP/BLUE' lara yeni ve değerli özellik kazandırılmıştır.

                Anahtar kelimeler: BLUP, Çok değişkenli katlı lineer modeller, Kuadratik matris optimizasyon yöntemi,
                                        Parametre kısıtı
   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28