Doğrusal olmayan regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri, öneriler ve karşılaştırmaları

Bu çalışmada parametre tahmin yaklaşımlarında temel olan en küçük kareler yöntemine ve birçok başka parametre tahmin yöntemi için bir yol gösterici olan ağırlıklandırılmış en küçük kareler yöntemine değinilmiştir. Ayrıca en çok olabilirlik tahmini ve bunun bir modifikasyonu olan yarı olabilirlik yöntemi tanıtılmıştır. Sağlam tahmin ediciler ele alınarak bu yöntemlerin geliştirilme nedenlerine değinilmiştir. Sonra parametre tahmini amacıyla Tvrdik ve diğerlerinin geliştirmiş olduğu stokastik yöntem tanıtılmıştır. Diğer yandan yapılan çalışmalar doğrultusunda bazı noktalar farkedilmiş ve bunların üzerine fikir ve görüşler geliştirilerek önerilerde bulunulmuştur. Gauss-Newton temelli algoritmaların bir çatı altında toplanabildiği gösterilmiş ve sonuçlar genelleştirilerek bir öneride bulunulmuştur. Ayrıca Gauss-Newton tabanlı algoritmalardan farklı olarak stokastik araştırma stratejisine dayanan bir yöntem önerilmiştir. Birkaç süreç tasarlanıp simülasyon aracılığı ile veriler üretilmiş ve uygulama amacıyla bu çalışmada değinilen yöntemler ve yaklaşımlar kullanılarak parametre tahminleri yapılıp standart hataları bulunarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemler ile bulunan parametre tahminlerinin oldukça az sapmalı ve küçük standart hatalı oldukları görülmüştür.