Dergiler / İstatistik Araştırma Dergisi / 2012 / Cilt: 9 - Sayı: 3
Quantile Regresyon Problemi Olarak Modellenen Çok Değişkenli Çoklu Regresyon Modelinin Çok Amaçlı Programlama Yöntemleri İle Çözümü
- Sayfa
- 46–53
- DOI
- —
Özet
Quantile Regresyon, basit doğrusal ve çoklu doğrusal regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine bir alternatif olarak geliştirilen ve daha kapsamlı bir regresyon görüntüsü sunmak amacıyla önerilen bir yöntemdir. Koenker ve Basett (1978) tarafından sunulan Quantile Regresyon, koşullu quantile fonksiyonlarının tahmin modeli için uygun bir yöntem sağlar. Bu çalışmada temel olarak çok değişkenli çoklu regresyon modeli Quantile Regresyon Problemi olarak ele alınmış ve çok amaçlı programlama problemi elde edilmiştir. Elde edilen problemin, çeşitli quantile değerleri için çok amaçlı programlama yöntemlerinden Global Kriter ve Stem Yöntemleri ile çözülmesi amaçlanmıştır.
Abstract
Quantile Regression has been advanced as an alternative to the least squares method which is used for simple and multiple linear regression analysis and is proposed in order to present a comprehensive regression image. Quantile Regression, proposed by Koenker and Basett (1978), provides an appropriate method for the estimation model of conditional quantile functions. This study mainly considered multivariate multiple regression model as a quantile regression problem and obtained a multi objective program problem. The obtained problem is aimed to be solved for various quantile values by Global Criteria and Stem Methods, which are among the multi objective program methods.