Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım


Örk Özel S. , Çabuk S.

Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University, vol.37, no.2, pp.815-823, 2022 (Journal Indexed in SCI Expanded)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 37 Issue: 2
  • Publication Date: 2022
  • Doi Number: 10.17341/gazimmfd.897120
  • Title of Journal : Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University
  • Page Numbers: pp.815-823

Abstract

Regresyon modelleri; mühendislik, sosyal bilimler ve birçok bilim dalında kullanılmaktadır. Bu çalışmada, eksik sunumlu denklem sistemleriyle gösterilen regresyon modellerin çözümlerinin elde edilişi ele alınmıştır. Bu amaçla çalışmada, Genelleştirilmiş Maksimum Entropi (GME) ile GME ve Genelleştirilmiş Çapraz Entropi (GCE) yöntemlerine alternatif Bayes yaklaşımı kullanılmıştır. Gerçek veri kümesi üzerinde yapılan uygulama sonucunda elde edilen normlara göre tahmin ediciler karşılaştırılmıştır. GME’ye alternatif olarak kullanılabilecek olan Bayes yaklaşımı ile GME karşılaştırıldığında, yapılan uygulama sonucunda GME tahmin edicinin Bayes yaklaşımına göre daha etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.