Bulanık veriler ile regresyon analizi için bir yaklaşım

İstatistiksel analiz yöntemleri arasında önemli bir yere sahip olan regresyon analizi, aralarında sebep sonuç ilişkisi bulunan bir bağımlı nicel değişkenle, bir veya daha fazla bağımsız nicel değişken arasındaki ilişkiyi tanımlama yöntemidir. Bu ilişki biçimini gösteren matematiksel fonksiyon ise regresyon modelidir. Bulanık teori, veri setinin üstü kapalı ve kesin olmaması durumlarında veya elde bulunan problemin parametreleri ile ilgili bilgi eksikliği bulunması durumlarından kaynaklanan belirsizliği modellemek için kullanılan bir araçtır. Bulanık regresyon, durumun belirsizliğine bağlı olarak veri setinin tamamının ya da bir kısmının bulanık olması veya sistem parametreleri arasındaki ilişki kesin olarak tanımlanamadığı ve klasik regresyon yönteminin önerilmediği durumlarda kullanılan alternatif bir yöntem olarak uygulanmaktadır. Bu çalışmada bulanık küme ve regresyon analizi teorik olarak incelenmiş, bulanık regresyon yönteminin parametrelerinin tahminine alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Uygulama kısmında Python 3.4 yazılım programında yazılan kod yardımıyla literatürde bulunan veri setleri kullanılarak bulanık parametre tahmini sayısal örnekler ile desteklenmiştir. Kurulan modelin anlamlılığı WABL durulaştırma yöntemi kullanılarak elde edilen varyans analizi tablosu ile test edilmiştir. Ayrıca ambalaj sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın baskı makinelerinde bulunan kazanların içerisindeki mürekkep, vernik ve solvent miktarlarının tahmini için bulanık regresyon modeli oluşturulmuştur.