| dc.contributor.author | Çetin, Meral Candan | |
| dc.contributor.author | Orsoy, Aynur | |
| dc.date.accessioned | 2015-01-14T14:06:41Z | |
| dc.date.available | 2015-01-14T14:06:41Z | |
| dc.date.issued | 2001 | |
| dc.identifier.issn | 13023160 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11421/805 | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, regresyon analizinde çok sık kullanılan En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile sağlam (robust-güçlü/gürbüz) M yöntemi ve yüksek bozulma noktasına sahip En Küçük Medyan Kareler (EMK) ve MM yöntemleri tanıtılmıştır. Bu sağlam yöntemler, doğrusal modele uyan tıbbi bir veri seti üzerinde EKK ile karşılaştırılmıştır. | en_US |
| dc.description.abstract | In this study, the least squares method (LS) which is commonly used in the anaysis of regression, the M method that give robust estimates, the LMS (least median of squares) and MM methods having the properties of robustness and high breakdown point are presented. The real data set obtained from an experimental study is fitted to the linear model. The robust estimates obtained from this model compared with EKK. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.publisher | Anadolu Üniversitesi | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Sağlam Tahmin Ediciler | en_US |
| dc.subject | Doğrusal Regresyon Modeli | en_US |
| dc.subject | Bozulma Noktası | en_US |
| dc.subject | M Tahmin Edicileri | en_US |
| dc.subject | Robust Estimators | en_US |
| dc.subject | Linear Regression Model | en_US |
| dc.subject | Breakdown Point | en_US |
| dc.subject | M-Estimators | en_US |
| dc.title | Doğrusal Regresyonda Sağlam Tahmin Ediciler ve Bir Uygulama | en_US |
| dc.title.alternative | Robust Estimators in Linear Regression and a Study | en_US |
| dc.type | article | en_US |
| dc.relation.journal | Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kategorisiz | en_US |
