Konferans Bildirisi

İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi

Cilt: 8 Sayı: 2 17 Ekim 2011
PDF İndir
EN TR

İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi

Öz

Regresyon eğrileri parametrik olmayan bir regresyon analizi türüdür. Regresyon çözümlemesine farklı bir yaklaşım getiren bu yöntem, ekonomi, finans, tıp ve politik bilimlerde sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada; Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğünden alınan İzmir iline ait 34 yıllık sıcaklık verileri, düğüm noktalarının konumlarının bilinmesi ve bilinmemesi durumları için ayrı ayrı incelenmiştir. Her bir veri kümesine regresyon eğrileri uygulanarak modellenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Baccini, M., Biggeri, A., Lagazi, C., Lertxundi, A., Saez, M., 2007. Parametric and Semi-Parametric Approaches in The Analysis of Short-Term Effects of Air Pollution on Health. Computational Statistics & Data Analysis, 51, 4324 - 4336.
  2. Eubank, R. L., 1999. Non-Parametric Regression and Spline Smoothing. 2nd ed., Marcel Dekker, USA.
  3. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., 2008. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer-Verlag, USA.
  4. Hines, W. W., Montgomery, D. C., 1990. Probability and Statistics in Engineering and Management Science. John Wiley & Sons, Singapore.
  5. Lee, T. C. M., 2002. On Algorithms For Ordinary Least Squares Regression Spline Fitting: A Comparative Study. Journal of Statistical Computation and Simulation, 72(8), 647-663.
  6. Marsh, L.C., 1983. On Estimating Spline Regressions, Proceedings of the Eighth Annual SAS Users Group International Conference. SAS Institute, 723-728.
  7. Marsh, L. C., 1987. Estimating Spline Knots in Time Series Polynomial Regression Models. The Institute of Management Sciences and Operations Research Society of America, St. Louis, 1-15.
  8. Marsh, L. C., Cormier D. R., 2002. Spline Regression Models. Sage Publications, USA.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Hesaplamalı İstatistik

Bölüm

Konferans Bildirisi

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

17 Ekim 2011

Gönderilme Tarihi

25 Ocak 2011

Kabul Tarihi

24 Haziran 2011

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2011 Cilt: 8 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Demirel, N. (2011). İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi. İstatistik Araştırma Dergisi, 8(2), 68-75. https://izlik.org/JA27XX89LH
AMA
1.Demirel N. İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi. JSRTR. 2011;8(2):68-75. https://izlik.org/JA27XX89LH
Chicago
Demirel, Neslihan. 2011. “İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi”. İstatistik Araştırma Dergisi 8 (2): 68-75. https://izlik.org/JA27XX89LH.
EndNote
Demirel N (01 Ekim 2011) İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi. İstatistik Araştırma Dergisi 8 2 68–75.
IEEE
[1]N. Demirel, “İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi”, JSRTR, c. 8, sy 2, ss. 68–75, Eki. 2011, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA27XX89LH
ISNAD
Demirel, Neslihan. “İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi”. İstatistik Araştırma Dergisi 8/2 (01 Ekim 2011): 68-75. https://izlik.org/JA27XX89LH.
JAMA
1.Demirel N. İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi. JSRTR. 2011;8:68–75.
MLA
Demirel, Neslihan. “İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi”. İstatistik Araştırma Dergisi, c. 8, sy 2, Ekim 2011, ss. 68-75, https://izlik.org/JA27XX89LH.
Vancouver
1.Neslihan Demirel. İzmir İli Sıcaklık Verilerinin Regresyon Eğrileri ile Modellenmesi. JSRTR [Internet]. 01 Ekim 2011;8(2):68-75. Erişim adresi: https://izlik.org/JA27XX89LH