Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi
Yıl: 2005 Cilt: 6 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 37 - 44 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022
Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi
Öz: Regresyon çözümlemesinde veri analizi oldukça önemlidir. Çünkü, tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre tahminleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu gözlemin veri kümesinden çıkartılması regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Bu nedenle büyük artık değere sahip gözlemler ya da aykırı değer, regresyon çözümlemesinde oldukça etkilidir. Veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, parametre tahminlerinde robust yöntemler olarak bilinen Huber, Hampel, Andrews ve Tukey'in M yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada çoklu regresyon çözümlemesinde x 'in kesin Y'nin bulanık sayı ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, üyelik fonksiyonu yardımıyla ağırlık matrisi tanımlanmıştır. Regresyon model tahmininde ise bulanık regresyon çözümlemesi kullanılmıştır. Klasik en küçük kareler (EKK), Huber, Hampel, Andrews ve Tukey M yöntemleri ve önerilen bulanık robust yöntem ile regresyon model tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelime: When data are fuzzy and data set has outlier fuzzy robust regression analysis
Öz: In regression analysis, data analysis is very important. Because, even one data point (observed) may be large effect over parameters estimates in regression model. If the data point (observed) is removed in data set then regression model is completely change. Therefore, data point have large residual or outlier which fairly effect in regression analysis. In case of data set has outlier, robust methods are used in parameters estimates (Huber, Hampel, Andrews and Tukey M methods). In this paper, when x is crisp, Y is fuzzy data and data set has outlier, weighted matrix will be defined with respect to membership function. In regression model estimate, fuzzy regression analysis will be used. Regression model estimates are obtained with least square methods (LSM), Huber, Hampel, Andrews and Tukey M methods and suggested fuzzy robust method and the results are compared.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Alpar R., 1997. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş I. Bağırgan Yayınevi.
- Apaydın, A. Kutsal, A., ve Atakan, C. (2002). Uygulamalı İstatistik. Klavuz Yayınevi, 3. Baskı.
- Chang P.T. ve Lee, E.S. (1996). A Generalized Fuzzy Weighted Least-Squares Regression. Fuzzy Sets and Systems, 82, 289-298.
- Diamond, P. (1988). Fuzzy Least Squares. Information Science, 46, 141-157.
- Hampel, F.R., Ronchetti, E.M., Rousseeuw, P.J. ve Stahel W.A. (1986). Robust Statistics. John-Willey & Sons, New-York.
- Hogg, R.V. (1979). Statistical Robustness: One View of Its Use in Applications Today. The American Statistican 33 (3) 108-115.
- Huber, P.J. (1981). Robust Statistics. John Willey & Son.
- Huynh, H. (1982). A Comparison of Four Approaches to Robust Regression. Psychological Bulletin, 92(2)505-512.
- Redden, D.T. ve Woddall, W.H. (1996). Futher Examination of Fuzzy Linear Regression. Fuzzy Sets and Systems 79, 203-211.
- Sakawa, M. ve Yano, H. (1992). Multiobjective Fuzzy Linear Regression Analysis for Fuzzy Input-Output Data. Fuzzy Sets and Systems 47, 173-181.
- Xu, R., ve Li, C. (2001). Multidimensional Least-Squares Fitting with a Fuzzy Model. Fuzzy Sets and Systems 119, 215-223.
- Yang, M.S. ve Ko, C.H. (1997). On Cluster-Wise Fuzzy Regression Analysis, IEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics Part B: Cybernetics 27 (1) 1-13.
- Yang, M.S. ve Lin, T.S. (2002). Fuzzy Least-Squares Linear Regression Analysis for Fuzzy Input-Output Data. Fuzzy Sets and Systems 126, 389-399.
- Yang, M.S. ve Liu, H.H. (2003). Fuzzy Least Squares Algorithms for Interactive Fuzzy Linear Regression Models. Fuzzy Sets and Systems 135, 305-316.
- Yun-Hsi O.C. (2001). Hybrid Fuzzy Least-Squares Regression Analysis and Its Reliability Measures. Fuzzy Sets and Systems 119, 225-246.
| APA | ŞANLI KULA K, APAYDIN A (2005). Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. , 37 - 44. |
| Chicago | ŞANLI KULA KAMİLE,APAYDIN Ayşen Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. (2005): 37 - 44. |
| MLA | ŞANLI KULA KAMİLE,APAYDIN Ayşen Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. , 2005, ss.37 - 44. |
| AMA | ŞANLI KULA K,APAYDIN A Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. . 2005; 37 - 44. |
| Vancouver | ŞANLI KULA K,APAYDIN A Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. . 2005; 37 - 44. |
| IEEE | ŞANLI KULA K,APAYDIN A "Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi." , ss.37 - 44, 2005. |
| ISNAD | ŞANLI KULA, KAMİLE - APAYDIN, Ayşen. "Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi". (2005), 37-44. |
| APA | ŞANLI KULA K, APAYDIN A (2005). Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, 6(1), 37 - 44. |
| Chicago | ŞANLI KULA KAMİLE,APAYDIN Ayşen Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik 6, no.1 (2005): 37 - 44. |
| MLA | ŞANLI KULA KAMİLE,APAYDIN Ayşen Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, vol.6, no.1, 2005, ss.37 - 44. |
| AMA | ŞANLI KULA K,APAYDIN A Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik. 2005; 6(1): 37 - 44. |
| Vancouver | ŞANLI KULA K,APAYDIN A Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik. 2005; 6(1): 37 - 44. |
| IEEE | ŞANLI KULA K,APAYDIN A "Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi." Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, 6, ss.37 - 44, 2005. |
| ISNAD | ŞANLI KULA, KAMİLE - APAYDIN, Ayşen. "Verilerin bulanık ve veri kümesinde aykırı değer olması durumunda bulanık robust regresyon çözümlemesi". Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik 6/1 (2005), 37-44. |
