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

Sibel Örk Özel; Selin Çabuk

doi:10.17341/gazimmfd.897120

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

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ciavolinoa E. ve Calcagnì A.A, Generalized Maximum Entropy (GME) estimation approach to fuzzy regression model, Applied Soft Computing, 38, 51–63, 2016.
Al-Nasser A.D., Two steps generalized maximum entropy estimation procedure for fitting linear regression when both covariates are subject to error, Journal of Applied Statistics, 41 (8), 1708–1720, 2014.
Grünwald P.D. ve Dawid A.P., Game theory, maximum entropy, minimum discrepancy and robust bayesian decision theory, The Annals of Statistics, 32 (4), 1367–1433, 2004.
Macedo P. Ridge regression and generalized maximum entropy: an improved version of the ridge–gme parameter estimator. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46 (5), 3527-3539, 2017.
Ciavolinoa E ve Calcagnì A.A., Generalized maximum entropy (GME) approach for crisp-input/fuzzy-output regression model. Quality & Quantity, 48, 3401–3414, 2014.
Kamar S.H.ve Msallam B.S., Comparative study between generalized maximum entropy and bayes methods to estimate the four parameter weibull growth model, Journal of Probability and Statistics, 2020, 1-7, 2020.
Suhartanto D., Kusdibyol L., Chen B., Dean D., Setiawatil L., Predicting consumer behaviour in tourism industry: comparing structural equation modelling (SEM) and multiple regression, Materials Science and Engineering , 830, 1-4, 2019.
Heckelei T., Mittelhammer R., Jansson T., A Bayesian alternative to generalized cross entropy solutions for underdetermined econometric models. Discussion paper, Institute for Food and Resource Economics, University of Bonn, 2008.

Tarkhamtham P. ve Yamaka W., High-order generalized maximum entropy estimator in kink regression model, Thai Journal of Mathematics, Special Issue: Structural Change Modeling and Optimization in Econometrics 2018, 185-200, 2019.
Chinnakum W. ve Boonyasana P., Modelling thailand tourism demand: a dual generalized maximum entropy, Thai Journal of Mathematics, Special Issue on Entropy in Econometrics, 67–78, 2017.
Maneejuk P., Yamaka W., Sriboonchitta S., Entropy inference in smooth transition kink regression, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 1-24, 2020.
Paris Q. ve Howitt R.E., An analysis of ill-posed production problems using maximum entropy. American Journal of Agricultural Economics, 80 (1), 124-138, 1998.
Golan A., Judge G., Miller D. Maximum Entropy Econometrics: Robust Estimation with Limited Data. John Wiley & Sons, New York, A.B.D., 1996.
Ramanathan R., Introductory Econometrics with Applications. Fourth Edition, Harcourt Brace College Publishers, 1998.
Shannon C.E., A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27 (3), 379-423, 1948.
Jaynes E.T. Information theory and statistical mechanics. Physical Review, 106 (4), 620-630, 1957.
Jaynes E.T. Information theory and statistical mechanics II. Physics Rewiev, 108 (2), 171-190, 1957.
Campbell L.L., Minimum cross entropy estimation with inaccurate side information. IEEE Transactions on Information Theory, 45 (7), 2650-2652, 1999.
Zellner A., Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. John Wiley & Sons, New York, A.B.D., 1971.
Hill R.C., Griffihts W.E., Judge G.G., Undergraduate Econometrics, John Wiley & Sons. New York, A.B.D., 2001.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Sibel Örk Özel ^*
0000-0002-7030-3512
Türkiye

Selin Çabuk
0000-0001-8776-8212
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

28 Şubat 2022

Gönderilme Tarihi

15 Mart 2021

Kabul Tarihi

20 Ağustos 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 37 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.897120

IZ

https://izlik.org/JA79EJ66SL

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Örk Özel, S., & Çabuk, S. (2022). Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(2), 815-824. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.897120

AMA

1.Örk Özel S, Çabuk S. Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım. GUMMFD. 2022;37(2):815-824. doi:10.17341/gazimmfd.897120

Chicago

Örk Özel, Sibel, ve Selin Çabuk. 2022. “Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 37 (2): 815-24. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.897120.

EndNote

Örk Özel S, Çabuk S (01 Şubat 2022) Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 37 2 815–824.

IEEE

[1]S. Örk Özel ve S. Çabuk, “Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım”, GUMMFD, c. 37, sy 2, ss. 815–824, Şub. 2022, doi: 10.17341/gazimmfd.897120.

ISNAD

Örk Özel, Sibel - Çabuk, Selin. “Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 37/2 (01 Şubat 2022): 815-824. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.897120.

JAMA

1.Örk Özel S, Çabuk S. Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım. GUMMFD. 2022;37:815–824.

MLA

Örk Özel, Sibel, ve Selin Çabuk. “Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 37, sy 2, Şubat 2022, ss. 815-24, doi:10.17341/gazimmfd.897120.

Vancouver

1.Sibel Örk Özel, Selin Çabuk. Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım. GUMMFD. 01 Şubat 2022;37(2):815-24. doi:10.17341/gazimmfd.897120

Cited By

Genelleştirilmiş maksimum entropi yöntemi ile eksik sunumlu (Ill-Posed) çoklu regresyon modelinin parametrelerine biricik tahmin

Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1663462