Doğrusal olmayan regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri ve uygulamaları üzerine bir çalışma

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: UMUT DEMİR

Danışman: Esin Köksal Babacan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu araştırmada doğrusal olmayan regresyon modellerinin genel yapısı ele alınarak parametre tahmin yöntemlerine değinilmiştir. Doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametrelerini tahmin etme aşamasında normal denklemlerin çözülmesi zor olacaktır. Bu nedenle denklemlerin çözümü için Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt, En Hızlı İniş, Newton-Rapson gibi birçok iteratif yöntemlerden faydalanılabilir. Bu yöntemler kullanılırken başlangıç noktasının seçimi oldukça önemlidir, uygun olmayan başlangıç noktasının seçimi yanlış çözümler ortaya çıkarabileceği gibi çözümün zaman bakımından etkilenmesine neden olabilir. Bazı modeller uygun dönüşümler altında doğrusal gibi davrandığından bu tür modellerde doğrusal regresyon modellerinde kullanılan yöntemler uygulanabilmektedir. Ancak yapılan dönüşüm, modeldeki hata terimlerini etkileyebilir. Etkilenen hata terimlerinin sabit varyanslı olmaması durumunda model doğrusal regresyon modeli gibi davranmayacaktır.