Liu type logistic estimators
| dc.contributor.advisor | Genç, Aşır | |
| dc.contributor.author | Asar, Yasin | |
| dc.date.accessioned | 2017-01-04T13:00:37Z | |
| dc.date.available | 2017-01-04T13:00:37Z | |
| dc.date.issued | 2015-01-08 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Binari lojistik regresyon modellerinde çoklu bağlantı problemi en çok olabilirlik tahmin edicisinin varyansını şişirmekte ve tahmin edicinin performansını düşürmektedir. Bu nedenle doğrusal modellerde çoklu bağlantı problemini gidermek için önerilen tahmin ediciler lojistik regresyona genelleştirilmiştir. Bu tezde, bazı yanlı tahmin edicilerin lojistik versiyonları gözden geçirilmiştir. Ayrıca, yeni bir genelleştirme yapılarak daha öncekilerle MSE kriteri bakımından performansı karşılaştırılmıştır. Yeni önerilen tahmin edici iki parametreli olduğundan parametrelerin seçimi için tekrarlı (iterative) bir metot önerilmiştir. | en_US |
| dc.description.abstract | Multicollinearity problem inflates the variance of maximum likelihood estimator and affects the performance of this estimator negatively in binary logistic regression. Thus, biased estimators used to overcome this problem have been generated to logistic regression. Some of these estimators are reviewed in this thesis. Moreover, a new generalization is proposed to overcome multicollinearity performances of estimators are compared in the sense of MSE criterion. Since new estimator has two parameters, an iterative method is proposed to choose these parameters. | en_US |
| dc.identifier.citation | Asar, Y. (2015). Liu type logistic estimators. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/3684 | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.selcuk | 20240510_oaig | en_US |
| dc.subject | Yanlı tahmin edici | en_US |
| dc.subject | Monte Carlo simülasyonu | en_US |
| dc.subject | Hata kareler ortalaması | en_US |
| dc.subject | Çoklu bağlantı | en_US |
| dc.subject | Binari lojistik regresyon | en_US |
| dc.subject | Biased estimator | en_US |
| dc.subject | Binary logistic regression | en_US |
| dc.subject | Multicollinearity | en_US |
| dc.subject | Monte Carlo simulation | en_US |
| dc.subject | Mean squared error | en_US |
| dc.title | Liu type logistic estimators | en_US |
| dc.title.alternative | Liu tipi lojistik regresyon tahmin edicileri | en_US |
| dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
