Ayrıca, öngörü hata kareleri ortalaması kriterine göre bu tahmin edicilerin karşılaştırılmaları bir sayısal örnek ile incelenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede, en küçük kareler, ridge ve Liu tahmin ediciler gibi bilinen tahmin edicilerle öngörü performansını karşılaştırmak için iki lineer konveks kombinasyon tahmin edicisi tanımlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu makalede, en küçük kareler, ridge ve Liu tahmin ediciler gibi bilinen tahmin edicilerle öngörü performansını karşılaştırmak için iki lineer konveks kombinasyon tahmin edicisi tanımlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca, öngörü hata kareleri ortalaması kriterine göre bu tahmin edicilerin karşılaştırılmaları bir sayısal örnek ile incelenmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri
Özet
Bu makalede, en küçük kareler, ridge ve Liu tahmin ediciler gibi bilinen tahmin edicilerle öngörü performansını karşılaştırmak için iki lineer konveks kombinasyon tahmin edicisi tanımlanmıştır. Ayrıca, öngörü hata kareleri ortalaması kriterine göre bu tahmin edicilerin karşılaştırılmaları bir sayısal örnek ile incelenmiştir.
Abstract
In this paper, we introduce two linear convex combination estimators by using known estimators such as ordinary least squares, ridge and Liu estimators and examine the predictive performance of these estimators. Furthermore, a numerical example is examined to compare these estimators under the prediction mean squared error criterion.
🔖
Bu Makaleye Atıf Yap
KAÇIRANLAR, S., DAWOUD, I. A., KARAPINAR, D. (2022). Lineer Konveks Kombinasyon Tahmin Ediciler ve Karşılaştırmalar. Adıyaman Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 302–320. https://ajindex.com/articles/428406
Askın, R.G., Multicollinearity in regression: Review and examples, Journal of Forecasting, 1, 281-292, 1982
Montgomery, D.C., Friedman, D.J., Prediction using regression models with multicollinear predictor variables, IIE Transactions, 2 (3), 73-85, 1993
Liu, K., A new class of biased estimate in linear regression, Communications in Statistics- Theory and Methods, 22, 393-402, 1993
Akdeniz, F., Kaçıranlar, S., On the almost unbiased generalized Liu estimator and unbiased estimation of the bias and MSE, Communications in Statistics-Theory and Methods, 24, 1789-1797, 1995
Sakallıoğlu, S., Kaçıranlar, S., Akdeniz, F., Mean squared error comparisons of some biased regression estimator, Communications in Statistics-Theory and Methods, 30, 347-361, 2001
Özkale, M.R., Kaçıranlar, S., The restricted and unrestricted two parameter estimators, Communications in Statistics- Theory and Methods, 36, 2707–2725, 2007
Swindel, B.F., Good ridge estimators based on prior information, Communications in Statistics-Theory and Methods, A5, 1065–1075, 1976
Özkale, M.R., Influence measures in affine combination type regression, Journal of Applied Statistics, 40, 2219-2243, 2013
Theil, H., On the use of incomplete prior information in regression analysis, Journal of American Statistical Association, 58, 401–414, 1963
Theil, H., Goldberger, A.S., On pure and mixed statistical estimation in economics, International Economic Review, 2, 65–78, 1961
Özbay, N., Kaçıranlar, S., The Almon two parameter estimator for the distributed lag models, Journal of Statistical Computation and Simulation, 87, 834–843, 2017
Özbay, N., Kaçıranlar, S., Estimation in a linear regression model with stochastic linear restrictions: a new two parameter-weighted mixed estimator, Journal of Statistical Computation and Simulation, 88, 1669–1683, 2018
Tekeli, E., Kaçıranlar, S., Özbay, N., Optimal determination of the parameters of some biased estimators using genetic algorithm, Journal of Statistical Computation and Simulation, 89 (18), 3331-3353, 2019
Çetinkaya, M.K., Kaçıranlar, S., Improved two parameter estimators for the negative binomial and Poisson regression models, Journa