@article{article_739880, title={Lineer Modellerde Kısıtlama Altında Parametre Tahmini Üzerine Bir Çalışma}, journal={Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi}, volume={37}, pages={434–440}, year={2021}, author={Yalçın, Fatma Buğlem and Yapar, Cemil}, keywords={Alışılmış En Küçük Kareler,En Çok Olabilirlik,Kısıtlanmış En Küçük Kareler,Lineer Model,Moore-Penrose Genelleştirilmiş Tersi,Parametre Tahmini}, abstract={İstatistiksel analizlerden biri olan regresyon analizinin temel amacı, tahmin edilen değerler ile gerçek gözlem değerleri arasındaki farkı minimum yapmaktır. Bu nedenle, çeşitli tahmin yöntemleri geliştirilmiştir. Regresyon modeli oluşturulurken genellikle alışılmış en küçük kareler (AEKK) veya en çok olabilirlik (EÇO) yaklaşımlarından biri kullanılır. Bazı durumlarda, parametre vektörü üzerine lineer eşitlik veya lineer eşitsizlik kısıtlamaları konulabilir. Parametre vektörü üzerine lineer eşitlik kısıtlaması konulduğunda parametre, kısıtlanmış en küçük kareler (KEKK) yaklaşımı ile tahmin edilir. Ayrıca kısıtlanmış modeller altında parametre tahmini, matrislerin genelleştirilmiş terslerini (g-terslerini) içerir. Bu çalışmada klasik regresyon modelinde en küçük kareler tahmin edicileri, parametre vektörü üzerine eşitlik kısıtlamaları konularak ve matrislerin Moore-Penrose g-tersleri kullanılarak elde edilmiştir.}, number={3}, publisher={Erciyes Üniversitesi}