Anasayfa
Detaylı Arama
Dergiler
Kitaplar
İstatistikler

İstatistikler
Dergi Sayısı : 465
Makale Sayısı : 30994
Kitap Sayısı : 34
Makale gösterimi : 26936688
Üye Sayısı : 5166

Makaleler     Dergiler     Kitaplar    
Detaylı Arama

İstanbul Üniversitesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi

Arşiv Son sayı Dergi Hakkında Yayın Kurulu Yazarlara Bilgi Makale Gönderme
Yıl 2011 , Cilt , Sayı 15
Sayıya git

Makale özeti ve diğer detaylar.

Makale özeti
Başlık :

Kismi en küçük kareler regresyonu yardimiyla optimum bileşen sayisini seçmede model seçme kriterlerinin performans karşilaştirmasi

Yazarlar :
Yrd. Doç. Dr Elif BULUT , Yrd. Doç. Dr. Özlem GÜRÜNLÜ ALMA ,
Yazar kurumları :
Ondokuz Mayıs Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fak1, Muğla Üniversitesi, Fen Fakültesi2
Görüntülenme :
749
DOI :
Özet Türkçe :

Regresyon modellerinin çok sayıda açıklayıcı değişkene sahip olması, gözlem sayısının açıklayıcı değişken sayısından daha az olması ve açıklayıcı değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı probleminin varlığı gibi durumlar, regresyon analizindeki problemlerden bazılarıdır. Bu problemler en küçük kareler yöntemi

Anahtar kelimeler :

Parasal Kısmi En Küçük Kareler ,

MAIC (Çok Değişkenli Akaike Bilgi Kriteri) ,

PRESS ,

Özet İngilizce :

Partial Least Squares Regression (PLSR) is a multivariate statistical method for constructing predictive models when the variables are many and highly collinear. Its goal is to predict a set of response variables from a set of predictor variables. This prediction is achieved by extracting a set of orthogonal factors called latent variables

Anahtar kelimeler :

Partial Least Squares, ,

MAIC (Multivariate Akaike Information Criterion), ,

PRESS ,

Paylaş :
Benzer Makaleler
Yorum Yap
  • Adınız :
  • Güvenlik Kodu :
  • Yorum :