Makaleler     Dergiler     Kitaplar    

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

Yıl 2009 , Cilt 24 , Sayı 2

Makale özeti ve diğer detaylar.

Makale özeti
Başlık :

Kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi algoritmalarından nipals ve pls - kernel algoritmalarının karşılaştırılması ve bir uygulama

Yazar kurumları :
Dokuz Eylül Üniversitesi1
Görüntülenme :
254
DOI :
Özet Türkçe :

Kısmi en küçük kareler regresyonu, kısmi en küçük kareler analizi (KEKK) ve çoklu doğrusal regresyon analizinden oluşan çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir. Kısmi en küçük kareler yöntemi ile fazla sayıda olan ve aralarında çoklu doğrusal bağlantı bulunan açıklayıcı değişkenler, bağımlı ve açıklayıcı değişkendeki değişimi büyük ölçüde açıklayan daha az sayıda ve aralarında çoklu doğrusal bağlantı sorunu olmayan yeni değişkenlere (bileşen) indirgenmektedir. Elde edilen bileşenlere çoklu doğrusal regresyon analizi uygulanarak regresyon modeli oluşturulmaktadır. Bu çalışmamızda kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi algoritmalarından NIPALS ve PLS-KERNEL algoritmalarına değinilerek, bir uygulama üzerinde sonuçlar tartışılmaktadır.

Özet İngilizce :

Partial Least Squares Regression (PLSR) is a multivariate statistical method that consists of partial least squares and multiple linear regression analysis. Explanatory variables, X, having multicollinearity are reduced to components which explain the great amount of covariance between explanatory and response variable. These components are few in number and they don’t have multicollinearity problem. Then multiple linear regression analysis is applied to those components to model the response variable Y. There are various PLSR algorithms. In this study NIPALS and PLS-Kernel algorithms will be studied and illustrated on a real data set.

Tam metin (Türkçe) :
Paylaş :
Benzer Makaleler
Yorum Yap
  • Adınız :
  • Güvenlik Kodu :
  • Yorum :