Yazar "Urgan, Nurkut Nuray" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Öğe
    Karma denemelerde model seçimi
    (2016) Urgan, Nurkut Nuray; Taylan, Pakize
    Karma denemeler, bir karışımı oluşturan maddelerin oranlarına bağlı olup denemedeki karışımın toplam miktarı sabit tutularak, bu maddelerin oranlan toplamı 1 olma koşulu altında, maliyeti en az ama kalitesi en çok olan karmanın elde edildiği denemelerdir. "Karma Denemelerde Model Seçimi" adlı bu çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, karma denemeler, karma denemelerin amacı ve karma denemelerin yanıt yüzeyi hakkında bilgi verilmektedir. Bunun yanı sıra karma denemeler ile ilgili günümüze kadar yapılmış olan çalışmalar ve içerikleri sunulmaktadır. İkinci bölümde, karma denemelerde karışımı oluşturan maddelerin oranlan toplamının 1 olma koşulunun sağlandığı veya sağlanmadığı durumlarda kullanılan tasarımlar hakkında bilgi verilmektedir. Üçüncü bölümde, karma denemeler için modeller tanıtılmaktadır. Son bölümde de, kimyasal bir deney için bu modellerden biri seçilip, uygun karışım bulunmuştur. Ayrıca aynı deneydeki karışım maddelerinin bir başka özelliği kullanılarak uç değer tasarımı ile tutarsızlığı gösterilmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    Liu estimator in logistic regression when the data are collinear
    (Vilnius Gediminas Technical Univ Press, Technika, 2008) Urgan, Nurkut Nuray; Tez, Muejgan
    The logistic regression model is used to predict a binary response variable. Logistic regression using maximum likelihood estimation has gained widespread use but it is found that multicollinearity among the independent variables inflates the variance of this estimator. Previously, Ridge, Principal Component and Stein estimators were proposed instead of maximum likelihood estimator when the data are collinear. And in this study a Liu type estimator is proposed that will have smaller mean squared error than the maximum likelihood estimator. And Liu type estimator and several alternative estimators in logistic regression, such as Ridge, Stein, principal component, are compared under the mean squared error criterion.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Lojistik regresyonda bazı yanlı kestiricilerin incelenmesi
    (2017) Urgan, Nurkut Nuray; Taylan, Pakize
    Bu çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, lojistik regresyon modeli ve özellikleri verilmektedir. Ayrıca, lojistik regresyonun kullanıldığı çalışma alanları ve tarihsel gelişmeler ile lineer regresyona göre avantajları verilmektedir. İkinci bölümde, lojistik regresyonda kullanılan yansız kestiriciler verilmiştir. Ayrıca, lojistik regresyonda verilerin iç ilişkili olması ve iç ilişkinin yansız kestiricilere etkisi verilmektedir. Bundan başka, veriler iç ilişkili olduğu durumlarda kullanılan bazı yanlı kestiriciler tanıtılmaktadır. Üçüncü bölümde, lojistik regresyonda veriler iç ilişkili olduğunda kullanılan bazı yanlı kestiriciler alanında yapılmış olan bazı çalışmalar incelenerek bu kestiriciler ile ilgili temel bilgiler verilmiştir. Son bölümde, lineer regresyonda kullanılan özel bir kestirim lojistik regresyona uyarlanmıştır. Son olarak, bu kestirici ile yanlı ve yansız kestiriciler karşılaştırılmıştır.
  • [ X ]
    Öğe
    Model Choice in Mixtural Experiments
    (TÜİK, 2004) Urgan, Nurkut Nuray; Taylan, Pakize
    Experiments with mixtures are considered in which the response to a mixture depends on the proportions of the components present, but not on the total amount of the mixture. The purpose of it is to obtain the best mixture which does not increase the cost and does not reduce the quality of the product by considering the physical chemical and economical properties of the different proportions of the mixture. This causes some restrictions over the components. Generally the set of the constraint made by fixing the total amount of the mixture and changing the total of the components to be q is the number of comnponents and xi is the proportion of ith component in the mixture. Scheffé's and Cox’s mixture models are the most used ones for the experiments with mixtures. In this study, Scheffé's and Cox's mixture models were compared and this applied to a chemical experiment.