Görünüşte ilişkisiz regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri

M sayıda çoklu regresyon denkleminden oluşan bir denklem sisteminde, bir regresyon denklemine ilişkin hata terimi aynı zaman noktası için diğer regresyon denklemlerinin hata terimleri ile ilişkili ise model ?Görünüşte İlişkisiz Regresyon (SUR)? model olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasında ise, öncelikle model ve özellikleri tanıtılmış, daha sonra özel olarak denklem sayısının iki alınması durumu incelenmiştir. SUR model için farklı denklemlerdeki açıklayıcı değişkenler arasında çoklu bağlantı probleminin var olması durumunda, en küçük kareler yöntemine alternatif daha etkin parametre tahmin yöntemleri araştırılmış ve hata kareler ortalaması ölçütüne göre karşılaştırmalar yapılmıştır. Modelin varyans-kovaryans matrisinin bilinmemesi durumunda uygulanabilir tahmin ediciler ve özellikleri incelenmiş ve son olarak maksimum entropy tahmini, modeldeki hata terimlerinin toplanabilirlik özelliklerini göstermesi ve modelin lineer olmayan bir fonksiyonla ifadesi durumu ele alınmıştır.