Bu çaly?mada ba?ymsyz de?i?ken ya da de?i?kenlerin de ölçüm hatasy içermesi durumunda söz konusu olan Tip II regresyon teknikleri incelenmi?tir. Tip II regresyon teknikleri klasik regresyon varsayymlarynyn sa?lanmady?y durumlarda daha etkili sonuçlar veren tekniklerdir. Metot kar?yla?tyrma çaly?malary içerisinde de sykça kullanylan bu regresyon teknikleri hesaplamada birbirlerinden farklylyklar göstermektedir. Çaly?mada MATLAB 7.02 paket programy kullanylarak Monte-Carlo simülasyonu ile üretilen normal da?ylmy?, aykyry de?er içeren ve içermeyen, farkly büyüklükteki veri setleri için incelenen Tip II regresyon tekniklerinin performanslary, HKT (Hata Kareler Ortalamasy) ve parametre tahminleri yardymyyla incelenmi?tir.

In this study Type II regression techniques, when there is some measurement error for the independent variables, are examined. Type II regression techniques are the techniques which give more efficient results when the assumptions of classical regression are not met. These regression techniques which frequently use in method comparison studies, differ from each other by their calculations. In the study, using MATLAB 7.02 software, for normal distributed, either including outliers or not, in different sample sizes data sets simulated via Monte Carlo simulation are used to see the performances of Type II regression techniques by MSE (Mean Square Error) and parameter estimates are examined.