Eksik sunumlu doğrusal deterministik regresyon modelinin tahmini: genelleştirilmiş maksimum entropi ve bayesçi yaklaşım

Özet

Regresyon modelleri; mühendislik, sosyal bilimler ve birçok bilim dalında kullanılmaktadır. Bu çalışmada, eksik sunumlu denklem sistemleriyle gösterilen regresyon modellerin çözümlerinin elde edilişi ele alınmıştır. Bu amaçla çalışmada, Genelleştirilmiş Maksimum Entropi (GME) ile GME ve Genelleştirilmiş Çapraz Entropi (GCE) yöntemlerine alternatif Bayes yaklaşımı kullanılmıştır. Gerçek veri kümesi üzerinde yapılan uygulama sonucunda elde edilen normlara göre tahmin ediciler karşılaştırılmıştır. GME’ye alternatif olarak kullanılabilecek olan Bayes yaklaşımı ile GME karşılaştırıldığında, yapılan uygulama sonucunda GME tahmin edicinin Bayes yaklaşımına göre daha etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.