Semiparametrik regresyon modellemede splayn düzeltme yaklaşımı ile tahmin ve çıkarsamalar

Abstract

Bu tezde semiparametrik regresyon modelinin kestirimi için kısmi splayn ve Speckman yaklaşımı adı altında iki farklı yaklaşım incelenmiştir. Adı geçen bu iki yaklaşım, bir uygulama üzerinde MATLAB ortamında yazılan bir programla gerçekleştirilmiş ve modelin hem parametrik hem de parametrik olmayan bileşeni hakkında çıkarsamalar yapılmıştır. Parametrik olmayan ve semiparametrik regresyon modellerinin kestiriminde ise, cezalı en küçük kareleri esas alan splayn düzeltme yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemin gerçekleştirilmesinde en önemli etmenlerden biri olan düzeltme parametresinin seçimiyle ilgili yaygın olarak kullanılan seçim kriterleri incelenmiştir. Söz konusu bu seçim kriterlerinden hangisinin daha iyi bir düzeltme parametresini seçtiğini belirlemek amacıyla, MATLAB ortamında yazılan bir program yardımıyla bir simülasyon çalışması yapılmıştır.