TR
EN
Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini
Öz
Regresyon analizinde, bağımsız değişkene ait gözlem değerlerinin tek bir sınıftan gelmemesi ve bazı gözlemlerin hangi sınıfa ait olduğunun kesin olmaması başka bir değişle bulanık olması durumlarına aynı anda rastlanabilir. Böyle bir durumda bilinmeyen parametrelerinin tahmininde karmaşık problemlerin çözümünde etkin olan uyarlamalı ağlardan yararlanılabilir. Bu çalışmada, girdilerin bulanık olması durumunda regresyon modelinin bilinmeyen parametrelerinin tahmini için uyarlamalı ağı içeren bir algoritma önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- CHI-BIN C., LEE E. S. (2001), Switching Regression Analaysis by Fuzzy Adaptive Network, Europen Journal of Operational Research, 128. 647-663.
- CHI-BIN C., LEE E. S. (1999). Applying Fuzzy Adaptive Network to Fuzzy Regression Analysis, An International Journal Computers & Mathematics With Applications. 38. 123-140.
- HISAO I., HIDEO T. (1993) An Architecture of Neural Networks with Interval Weights and its Application to Fuzzy Regression Analysis, Fuzzy Sets and Systems. 57. 27-39.
- HISAO I, MANABU N. (2001), Fuzzy Regression Usin Asymmetric Fuzzy Coefficients and Fuzzied Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 119. 273-290.
- HISAO I, TANAKA H. (1992), Fuzzy Regression Analaysis Using Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 50. 257-265.
- HORIA F., COSTEL S. (1996), A New Fuzzy Regression Algorithm, Anal. Chem. 68. 771-778.
- JAMES P.D., DONALT W. (2000), Fuzzy Regression by Fuzzy Number Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 112. 371-380.
- JYH-SHING ROGER JANG (1993), ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics. 23. No:3. 665-685.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Nicel Karar Yöntemleri
Bölüm
Konferans Bildirisi
Yayımlanma Tarihi
15 Ağustos 2004
Gönderilme Tarihi
5 Şubat 2004
Kabul Tarihi
22 Mart 2004
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2004 Cilt: 3 Sayı: 2
APA
Erbay Dalkılıç, T., & Apaydın, A. (2004). Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini. İstatistik Araştırma Dergisi, 3(2), 13-21. https://izlik.org/JA83PN75LE
AMA
1.Erbay Dalkılıç T, Apaydın A. Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini. JSRTR. 2004;3(2):13-21. https://izlik.org/JA83PN75LE
Chicago
Erbay Dalkılıç, Türkan, ve Ayşen Apaydın. 2004. “Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini”. İstatistik Araştırma Dergisi 3 (2): 13-21. https://izlik.org/JA83PN75LE.
EndNote
Erbay Dalkılıç T, Apaydın A (01 Ağustos 2004) Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini. İstatistik Araştırma Dergisi 3 2 13–21.
IEEE
[1]T. Erbay Dalkılıç ve A. Apaydın, “Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini”, JSRTR, c. 3, sy 2, ss. 13–21, Ağu. 2004, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA83PN75LE
ISNAD
Erbay Dalkılıç, Türkan - Apaydın, Ayşen. “Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini”. İstatistik Araştırma Dergisi 3/2 (01 Ağustos 2004): 13-21. https://izlik.org/JA83PN75LE.
JAMA
1.Erbay Dalkılıç T, Apaydın A. Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini. JSRTR. 2004;3:13–21.
MLA
Erbay Dalkılıç, Türkan, ve Ayşen Apaydın. “Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini”. İstatistik Araştırma Dergisi, c. 3, sy 2, Ağustos 2004, ss. 13-21, https://izlik.org/JA83PN75LE.
Vancouver
1.Türkan Erbay Dalkılıç, Ayşen Apaydın. Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini. JSRTR [Internet]. 01 Ağustos 2004;3(2):13-21. Erişim adresi: https://izlik.org/JA83PN75LE