Otokorelasyonlu Doğrusal Olmayan Regresyon Çözümlemesinde Model Seçimi

Abstract

İstatistiğin uygulandığı alanlarda çalışan araştırmacılar, ilgili gözlem ya da deney sonuçlarını formüle ederek varolan değişkenler arasındaki bağıntıyı anlatan bir model bulmayı amaçlarlar. Bu modeller, genelde doğrusal olmayan modellerdir. Doğrusal olmayan modelde değişkenler arasındaki ilişki, parametrelerin en az birinin doğrusal olmadığı bir fonksiyon biçimindedir. Bu çalışmada, eczacılık verileri üzerinde doğrusal olmayan regresyon incelemesi yapılacak ve çeşitli model seçim ölçütleri kullanılarak önerilen modellerden hangisinin veriyi en iyi açıkladığı araştırılacaktır.

Researchers interested in areas where statistics is used aim to find a model explaining the relationship among variables by means of formulating observations or results of experiments. These models are usually nonlinear models. The relationship among variables in a nonlinear model is given as a nonlinear function of at least one of the parameters. In this study nonlinear regression analysis is examined on a medical data set and it is investigated that which proposed model fits to the data set the best by using several model selection criteria.