Harman, Aziz2020-08-202020-08-202005Harman, A. (2005). Ölçüm hatalı lineer olmayan modeller ve en küçük kareler kestirimi. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, (5), 107-117.1305-0060https://hdl.handle.net/11468/6111https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/787259Bu çalışmada, t t t t t z Y  y  e , X  x  u ve t  1,2,...,n için ( , ) Yt Xt gözlemleri yapıldığında, ölçüm hatalı lineer olmayan Y=f(x;  ) fonksiyonel ilişkisine sahip regresiyon modelinin parametreleri ' ( , ) t t t   e u 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 y f (x; ) t  ’nin tamamen türeve dayalı en küçük kareler kestirimi incelenmiştirIn this study , it has been purposed to estimate parameters of nonlineer regression model Y=f(x;  ) with functional relationships, where Yt and Xt are both subject to measurement error , when we consider observe ( Yt , Xt ) for t t t t t z Y  y  e , X  x  u and t  1,2,...,n there for it is assumed that the error vector ' ( , ) t t t   e u has zero mean value and covariance error matrix  with normal distibuted , that is positive defined and nonsinguler . In cases whether covariance error matrix  known or unknown, we give least squares estimation about y f (x; ) t  that depend on diferantation .trinfo:eu-repo/semantics/openAccessEn küçük karelerKestirimLineer olmamaÖlçüm hastalı modellerLeast squaresEstimatonNon linearMeasurement error modelsÖlçüm hatalı lineer olmayan modeller ve en küçük kareler kestirimiThe nonlinear models with measurement error and least squares estimationArticle5107117