TR
EN
ÖLÇÜM HATALI LiNEER OLMAYAN MODELLER ve EN KÜÇÜK KARELER KESTİRİMİ
Öz
Bu çalışmada, ve için gözlemleri yapıldığında, ölçüm hatalı lineer olmayan Y=f(x; ) fonksiyonel ilişkisine sahip regresiyon modelinin parametreleri hata vektörünün sıfır ortalamaya ve pozitif tanımlı singuler olmayan kovaryans hata matrisi ile normal dağılıma sahip olduğunu kabul ederek hata matrisinin bilindiği veya bilinmediği durumlarda ’nin tamamen türeve dayalı en küçük kareler kestirimi incelenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Britt H.I. and Lucke R.H. The estimation of parameters in nonlinear implicit model. Tecnometrics, (1973)15, 233-247.
- Donald W. Marquart.; An algorithm for least squares setimation of nonlinear parameters. J.Soc.Indust. Appl.Math. 11. 2- (1963)
- Dolby. G.R.; Generalized least squares and Maksimum likelihood Estimation of Nonlinear Fonctional Relationships, J.R. Stat. 25,157-162-(1972).
- Fuller A.Wayne.; Estimating a Nonlinear errors in variables model with singular error Covairance matrix. procedings of the business and Econometric statistics section. Amer Statist. Assoc. (1975).
- Fuller A.W. and Wolter. M.K.;Estimation of nonlinear errors in variables models. The. Ann. of statistics. 10.2, 539-548. (1982-a)
- Seber, G.A.F. and Wild, C.J.; Nonlinear Regression. John Wiley and Sons. Newyork. (1988).
- DEMİNG, W.E.; The application of least squares. Philosophical magazine series 7,11, 146- 158(1931
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
1 Haziran 2005
Gönderilme Tarihi
-
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2005 Sayı: 5