Tarım ve hayvancılıkta doğrusal çıkarsama yöntemi (kantil regresyon analizi) üzerine bir uygulama
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Hamit Mirtagioğlu
Abstract (TR)
Cevap, sonuç veya bağımlı değişken olarak alınan değişkenle, açıklayıcı (bağımsız) değişken veya değişkenler olarak alınan özellikler arası ilişkileri belirlemek üzere kurulan doğrusal veya doğrusal olmayan modeller, genel olarak Regresyon modelleri olarak adlandırılır. Basit veya Çoklu doğrusal regresyon modellerinde parametre tahmini, çoğunlukla En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile yapılır. Ancak bu yöntem için bazı varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bu varsayımların sağlanmaması durumlarında, alternatif yöntemlerden birisi olan Kantil regresyon kullanılabilir. Kantil regresyon modeli, açıklayıcı veya bağımsız değişken seti ile bağımlı değişkenin, araştırıcı tarafından özel olarak belirlenmiş persentil veya kantilleri arasındaki ilişkiyi modellemeye çalışır. Bu çalışmada, Kantil regresyon yöntemine ilişkin genel bilgiler verilmiş ve 2 farklı örneklem genişliği ve değişken sayısı ile 4 farklı kantil oranı kombinasyonunda uygulama yapılarak, Kantil regresyon ve Standart Çoklu regresyon analizinden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.
Author
Dr. Bahar Arsan Aysal
Institution
How to Cite
Bahar Arsan Aysal (Yüksek Lisans Tezi). Tarım ve hayvancılıkta doğrusal çıkarsama yöntemi (kantil regresyon analizi) üzerine bir uygulama, 2022, Bitlis Eren University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bitlis Eren University
- Yeni arkeolojik araştırmalar ve jeofizik incelemeler ışığında Adilcevaz Kef Kalesi(2019)
- Zihinsel engelli bireyi olan ailelerin dışlanma pratikleri: Bitlis ili örneği(2025)
- Hz Musa kıssasında Israiloğullarının ve Kıptilerin nankörlükleri(2025)
- Nurettin Rüşdü ve Cadaloz gazetesi(2014)
- Lityum metaborat dihidratın kristalizasyonunun akışkan yatakta incelenmesi(2014)
- 42 Numaralı Vidin Şer'iyye Sicil Defteri'nin transkripsiyonu: H. 1144 - 1146 / M. 1732 - 1733(2014)
