Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi



Benzer belgeler
İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

= İÇİNDEKİLER. E(X) = k Pascal (Negatif Binom) Dağılımı Hipergeometrik Dağılım N y=

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Polinom İnterpolasyonu

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

1. GAZLARIN DAVRANI I

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi)

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

Tanımlayıcı İstatistikler

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices

Tanımlayıcı İstatistikler

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

Quality Planning and Control

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

5.1 Olasılık Tarihi Temel Olasılık Kavramları

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:

DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Korelasyon ve Regresyon

Termodinamiğin Yasaları:

Orkun COŞKUNTUNCEL a Mersin Üniversitesi

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

ilişkilendirileceğini bulmak ve bu bilgiden yapmaktır. Prof. Dr. Üzeyme DOĞAN - Üretim Planlama Kontrol

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış

ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

Sağlam Ridge Regresyon Analizi ve Bir Uygulama

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

Ki- kare Bağımsızlık Testi

ÖZET Yüksek Lsas Tez NORMAL DAĞILIM VE NORMAL DAĞILIMLA İLGİLİ ÇIKARIMLAR Şeol ÇELİK Akara Üverstes Fe Blmler Esttüsü İstatstk Aablm Dalı Daışma : Doç

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

NİTEL TERCİH MODELLERİ

GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR

Eğitimle İlgili Sapan Değer İçeren Veri Kümelerinde En Küçük Kareler ve Robust M Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ZAMAN SKALASINDA LİNEER OLMAYAN İNTEGRAL EŞİTSİZLİKLERİ. YÜKSEK LİSANS TEZİ Hakan TEMİZ. Danışman Doç. Dr. Mustafa Kemal YILDIZ

Transkript:

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term le bağımlı değşke sürekllk ve ormal dağılma varsayımı bozulduğu durumlarda λ j, j =,,..., k, kuvvet döüşümü le taımlaa Bo-Co regresyo yötem kullaılmaktadır. Y ler üzerdek λ j, j =,,..., k, kuvvet döüşümüü hag λ j değerde Hata Kareler Toplamı (HKT) ı mmum yaptığı durum ele alımaktadır. Bo-Co regresyo yötem, regresyo oksyouu doğrusal olmaya durumu, sabt olmaya hata varyasları ve hata termler dağılışlarıı çarpıklığıı düzeltmek ç Y üzerde döüşüm yapılması açısıda oldukça uygudur. Bu çalışmada ark ve derasyel aalz brlkte ele alıdığı zama skalası türev kavramı kullaılarak Bo-Co regresyo yötem kullamaı avataj ve dezavatajları celemştr. Aahtar Kelmeler: Zama skalası, İler sıçrama, Ger sıçrama, Bo-Co Regresyo Yötem. JEL Sııladırma Kodları: C0, C0 Atlla GÖKTAŞ, Muğla Üverstes, Fe Fakültes, İstatstk Bölümü, Muğla, e-mal: gatlla@mu.edu.tr Özur İŞÇİ, Muğla Üverstes, Fe Fakültes, İstatstk Bölümü, Muğla, e-mal: ozur.sc@mu.edu.tr 3 Sbel Paşalı ATMACA, Muğla Üverstes, Fe Fakültes, Matematk Bölümü, Muğla, e-mal: sbelpasal00@yahoo.com 4 M. Nyaz ÇANKAYA, Akara Üverstes, Fe Fakültes, İstatstk Bölümü, Akara, e-mal: mehmet_cakaya@yahoo.com

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda Bo-Co Regresso Method Tme Scalg Abstract Bo-Co regresso method wth λ j, or j =,,..., k, power trasormato ca be used whe depedet varable ad error term o the lear regresso model do ot satsy the cotuty ad ormalty assumptos. The stuato obtag the smallest mea square error whe optmum power λ j, trasormato or j =,,..., k, o Y has bee dscussed. Bo-Co regresso method s especally approprate to adjust estece skewess or heteroscedastcty o error terms or a olear uctoal relatoshp betwee depedet ad eplaatory varables. I ths study, the advatage ad dsadvatage use o Bo-Co regresso method have bee dscussed deretato ad deratal aalyss o tme scale cocept. Key Words: Tme scale, Forward jump, Backward jump, Bo-Co regresso method. JEL Classcato Codes: C0, C0. Grş Zama skalası kavramıı lk dea Stea Hlger doktora tezde ler sürmüştür. Zama skalasıı amacı, keskl aalz le sürekl aalz br çatı altıda brleştrmek olmuştur. reel sayılarıı boşta arklı kapalı alt kümese zama skalası der ve T le gösterlr (Boher ad Peterso, 00: ). Böylelkle de,,, N, N 0, sırası le, gerçel sayılar, tam sayılar, doğal sayılar ve pozt tam sayılar zama skalasıı öreklerdedr ve [0,] [, 3], [0,] şeklde değerledrlr. Ya L 0 ve L ya [ ] [ ] =. Q, \Q, C, (0,), sırasıyla rasyoel sayılar, rrasyoel sayılar, kompleks sayılar ve 0 ve açık aralığı zama skalasıda yer almamaktadır. Zama skalasıı kapalı olması edeyle, açıkça görüleceğ üzere rasyoel sayılar br zama skalası değldr. Gerçekte, T de taımlamış ola aşağıdak gb taımlamaktadır: oksyou ç delta türev () ' T = se geel türevdr. () T = Z se geel ler ark operatörüdür. Zama skalasıı daha y açıklayablmek ç aşağıda bazı taım ve teoremler verlmektedr. 58

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. K Taım.. : T R br oksyo ve t T 0 verldğde t br U komşuluğu ( U ( t, t )) ve 0 vardır k tüm s U ç, (t ) s T : s t olmak üzere; taımlaır ve ( Hoacker, 003: 0). Teorem.. [ ( (t )) ( s )] (t )[ (t ) s] (t ) s t de delta türev olarak söyler (Aderso ad : T R br oksyo ve 59 K t T oktası verldğde (Boher ad Peterso, 00: 5-6) ve (Agarwal ad Boher, 999: 3), (), t de türevleeblr olsu, o zama, t de sürekldr. (), t de sürekl ve t sağda serplmş se, o zama t de türevleeblrdr. () t sağ yoğuluksa, acak olur. ( ( t )) ( s ) ( t ) lm s t, s T ( t ) st ( t ) s ( ( s) lm st t s ( ( s ( lm solu br sayıı acak ve s t t s ) (v), t de delta-türevleeblr olsu, o zama şeklde elde edlr. eştlğ sağlaması koşuluyla t de türevleeblr ( ( ) ( ( ( K Taım.. : T R br oksyo ve t T 0 verldğde t br U komşuluğu ( U ( t, t )) ve 0 vardır k tüm s U ç, (t ) s T : s t olmak üzere, taımlaır ve ( Hoacker, 003: 0). Teorem.. [ ( ( ) ( s)] ( [ ( s] ( s t de abla türev olarak söyler (Aderso ad K : T R br oksyo ve t T oktası verldğde,

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda (), t de abla-türevleeblr se, t de sürekldr. (), t de sürekl ve t solda serplmş se, o zama t de abla-türevleeblrdr. ( t ) lm st ( ( t )) ( s ) ( t ) s ( ( s) () t sol yoğuluksa, ( lm olması ç acak ve acak s t t s ( ( s) lm eştlğ sağlaması koşulu le t de türevleeblr olur. st t s (v), t de abla-türevleeblr se, aşağıdak oksyoel lşk yazılır: ( ( ) ( v( ( K Taım.3. : T R br oksyo ve t T 0 verldğde t br U komşuluğu ( U ( t, t )) ve 0 vardır k tüm s U ç, c [ ( ( ) ( ( )] ( [ ( ( ] ( ( taımlaır ve c ( Lebedsky, 007: 7). t de merkez türev olarak söyler (Bles, Atç, ad K Taım.4. : T R br oksyo ve t T 0 verldğde t br U komşuluğu ( U ( t, t )) ve 0 vardır k tüm s U ç, a [ ( (t )) (t )][t (t )] [ (t ) ( (t ))][ (t ) t ] [ ( t ) t ][t (t )] [( (t ) t ][t (t )] taımlaır ve a ( t de ortalama türev olarak söyler. Taım.5. İler Sıçrama Operatörü (Forward Jump Operator) T br zama skalası olsu. t T ç ler sıçrama operatörü :T T taımlamaktadır (Aderso ad Hoacker, 003: 9), ( t ) { s T : s t } Sağ-parçalı oksyo taımlamaktadır: T ç : T [0, ) aşağıdak gb (t ) (t ) t 60

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Taım.6. Ger Sıçrama Operatörü (Backward Jump Operator) T br zama skalası olsu. taımlamaktadır (Aderso ad Hoacker, 003: 9), t T ç ger sıçrama operatörü : T T ( t ) sup{ s T : s t } Sol-parçalı oksyo : T [0, ) aşağıdak gb taımlamaktadır: ( t ) t ( t ) Eğer ( 0 se, t sağ-sıçrama, dğer durumda se sağ-yoğuluk olduğuu söylerz. Ayı şeklde, eğer ( 0 se, t sol-sıçrama, dğer durumda se sol yoğuluk olduğuu söylerz. Şekl.. Noktaları Sııladırılması Şekl. de oktaları sııladırılması verlmektedr (Boher ad Peterso, 00: ). Yukarıdak bu k taımlamada, mø=mat (T maksmum t se ( t ) ve maø=mt (T mmum t se ( t ) olarak alırız. Ø boş kümey göstermektedr. Eğer ( t se, t sağ-sıçrama ve ( t se, sol-sıçrama olduğuu söylerz. Hem sağ-sıçrama hem de sol-sıçrama ola oktalar zole olmuş (solated) olarak smledrlr. Ayı zamada, eğer t < mat ve ( t se t sağ-yoğuluk, eğer t > mt ve ( t se solyoğuluk olarak smledrlr. Hem sağ-yoğuluk hem de sol-yoğuluk ola oktalar yoğuluk olarak smledrlr (Bolde, Gozalez ad Parker, 00: 3). Bu oktaları sııladırılması bütü olarak Tablo. de yer almaktadır (Boher ad Peterso, 00: ). 6

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda Teorem.3. () Tablo.. Noktaları Sııladırılması t sağ-sıçrama t ( t sağ-yoğuluk t ( t sol-sıçrama t sol-yoğuluk ( ( t ortada (solated) ( t ( t yoğuluk ( t ( K, g : T R, T da türevleeblr olsu. Bu durumda, g : T R toplamı t de türevleeblrdr: ( g) ( ( g (. () Herhag br a sabt sayısı ç, : T R t de türevleeblrdr: t t () ( ) ( (. g : T R t de türevleeblrdr: ( g) ( ( g( ( ( ) g ( ( g ( ( g( ( ). (v) Eğer, ( ( ( ) 0 se o zama t de türevleeblrdr: ( ) ( (v) Eğer, g( g( ( ) 0 se o zama g ( ( ( ( ) t de türevleeblrdr: ( g ) ( ( g( ( g g( g( ( ) ( şeklde elde edlr (Ta, 006: 7). Tablo. de bazı zama skalası örekler yer almaktadır (Boher ad Peterso, 00: 8). 6

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Tablo.. Zama Skalası Örekler μ( σ( ρ( 0 t t Z t + t - hz h t +h t - h N q t t (q - ) q t / q N t t t / N 0 t + ( t + ) ( t - ) Tablo. dek zama skalası örekler bazılarıı sayı doğrusu üzerde gösterm Şekl. de verlmektedr: Şekl.: Bazı zama skalaları. Bo-Co Regresyo Yötem Bo-Co regresyo model bağımlı değşke üzerde aşağıdak gb br döüşüm taımlamaktadır (Kuter, Nachtshem ad L, 005: 35). λ Y = β 0 + β X +...+ β k X k + ε (.) burada λ Y - λ λ 0 Y = λ l(y) λ = 0 (.) λ parametrel kuvvet döüşümü kullaılarak lglele modele lşk katsayılar elde edlr. λ parametres hag değerde HKT y e küçük verdğ araştırılır. λ kuvvet döüşümü parametre tahmde özellkle bağımlı değşke ormallk veya hataları sabt varyaslı olma varsayımı bozulduğuda kullaılması yararlıdır (Osbore, 00:). 63

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda. Zama Skalası Türev Taımıa Göre İler ve Ger Sıçrama Operatörlere İlşk Normal Deklemler Elde Edlş Örek olarak bast doğrusal regresyo modele lşk ormal deklemler elde edlecektr. Bast doğrusal regresyo modelde e küçük kareler yöteme göre, Q ( Y Yˆ ) ( ) = mmum olmalıdır. 0 0 0 (..) Q Y Y X Y X X İler sıçrama operatörüe göre β 0 ve β e göre türev alıır ve sııra eştlerse (..3) ve (..5) elde edlr. Q Y ( ( 0) 0) X 0 0 (..) 0 ) 0 X Y ( (..3) Q X Y X ( ( ) ) 0 X 0 (..4) X ( ) X 0 X XY (..5) İler sıçrama operatörlere göre ormal deklemler elde edleblmes ç sırasıyla, ( 0 ) yere 0 ve ( ) yere yazılır.. Zama Skalasıa İlşk Normal Deklemler ( 0 ) yere 0 ve ( ) yere yazıldıkta sora zama skalası ormal deklemler (İler Sıçrama Operatörü) eştlk (..) dek gb elde edlmektedr. ˆ ˆ y ˆ 0 ˆ 0 y 64 (..)

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. 65 eştlk (..) de elde edle k blmeyel ormal deklemler 0 göre çözüldüğüde 0 zama skalası tahm eştlk (..) dek gb elde edlr. ˆ 0 z y y (..) β e göre çözüldüğüde se β zama skalası tahm eştlk (..3) tek gb elde edlr. ˆ z y y (..3) 3. Uygulama Zama skalasıda Bo-Co regresyo yötem celemesde (3.) dek regresyo deklem kullaılmıştır. =00 büyüklüğüde k değşkel ormal dağılımda bell özellklere sahp 4 arklı bağımsız ktlede rastgele türetlmştr. Bo-Co regresyo yötem sağlam parametre tahm verdğde öreklem büyüklüğüde etklemes söz kousu değldr (Marazz ad Yoha, 004:5). Bu yüzde öreklem büyüklüğü =00 sabt alımıştır. Burada arklı λ değerler ç HKT y e küçük yapa λ değer seçlmektedr. Bu amaçla çalışmada ver üretm ç MİNİTAB 5.0 paket programı ve e y λ belrlemek ç R paket programı kullaılmıştır. Buu ç λ, -3 le 3 aralığıda alımış ve her adımda λ değer 0.0 arttırılarak, 700 arklı λ değer ç HKT ı e küçük yapa λ değer elde edlmştr. Bo-Co regresyo model eştlk (3.) dek gb taımlaablr. λ 0 Y = β + β X + ε (3.) Eştlk (3.) de verle Bo-Co regresyo model zama skalasıa göre parametre tahmler eştlk (..) ve eştlk (..3) dek Y yere Y koularak sırasıyla eştlk (3.) ve eştlk (3.3) dek gb elde edlr.

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda λ λ = = = = = = = 0 = = -( )-( )( y )+( )( )+( y )( ) β =- ( )-( ) λ λ = = = = = = = -( y )+( )( y )+ )-( ) β =- ( )-( ) (3.) (3.3) 5 Brc ver set ç ( =00), ortalama vektörü 3 ve varyas-kovaryas 0.8 matrs, 0.8 ola k değşkel ormal dağılımda türetle rastgele verler ele alımıştır. Bo-Co regresyo modeldek -3 le +3 arasıdak 700 arklı λ değer ç eştlk (3.) ve eştlk (3.3) dek zama skalası parametre tahmler kullaılarak HKT hesaplamıştır. Yatay eksede arklı λ değerler ve dkey eksede HKT arasıdak lşky göstere grak Şekl 3. de suulmuştur. Şekl 3. de görüldüğü gb HKT mmum olduğu değer λ =.4 ve HKT=6.70 dr. Bua göre klask e küçük kareler yötemde elde edle HKT da daha düşük br değer bulumuştur. Şekl 3.: = 00 ç λ ve HKT değerler 66

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Bezer şeklde kc ver set ç ( =00), ortalama vektörü 3 ve 0.4 varyas-kovaryas matrs 0.4 ola k değşkel ormal dağılımda türetle rastgele verler ele alımıştır. Şekl 3.: = 00 ç λ ve HKT değerler Şekl 3. de de görüldüğü gb HKT ı mmum olduğu λ değer λ =. ve HKT=3.5 olarak bulumuştur. 7 Üçücü ver set ç ( 3 =00), ortalama vektörü 0 ve varyaskovaryas matrs 0.6 0.6 ola k değşkel ormal dağılımda türetle rastgele verler ele alımıştır. 67

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda Şekl 3.3: 3 = 00 ç λ ve HKT değerler Şekl 3.3 de görüldüğü gb HKT ı mmum olduğu λ değer λ =.30 ve HKT=.7 elde edlmştr. Dördücü ver set ç ( 4 =00), ortalama vektörü ve varyas- 0.7 kovaryas matrs 0.7 türetle rastgele verler ele alımıştır. 8 ola k değşkel ormal dağılımda Şekl 3.4: 4 = 00 ç λ ve HKT değerler 68

Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Şekl 3.4 de de görüldüğü gb HKT ı mmum olduğu λ değer λ =.38 ve HKT=.57 olarak bulumuştur. 4. Souç ve Değerledrme Bu çalışmada Bo-Co regresyo model Y λ = β + β X + ε ele 0 alımıştır. E y λ değer klask e küçük kareler yötem yere zama skalası parametre tahmlere göre elde edlmştr. Verler k değşkel ormal dağılımda rastgele türetlmş ve = 00 hacmdek 4 arklı bağımsız öreklem hag λ değerde e küçük HKT değere ulaşıldığı araştırılmıştır. Burada öreklem büyüklüğüü veya kovaryas matrs determatıı etks le lglelmedğde bağımsız 4 arklı öreklem seçlmştr. Zama skalası Bo-Co ve klask e küçük kareler yöteme göre elde edle HKT ç özet souçlar Tablo 4. de verlmektedr. Tablo 4.: Farklı Öreklemelere Göre Zama Skalası ve Klask E Küçük Kareler Yötem le Elde Edle λ ve HKT Souçları λ Zama Skalası Bo-Co HKT Klask E Küçük Kareler HKT = 00.4 6.70 8.79 = 00. 3.5 86.49 3 = 00.30.7 70.36 4 = 00.38.57 60.85 Bu souçlara göre zama skalası Bo-Co yötem le elde edle HKT, klask e küçük kareler yötem le elde edle HKT da daha küçük bulumuştur. Özellkle bağımlı değşke ormal dağılım göstermemes durumuda bast doğrusal regresyo model yere zama skalası Bo-Co regresyo model kullaılması daha uygu olmaktadır. 69

Göktaş-İşç-Atmaca-Çakaya/Zama Skalasıda KAYNAKLAR Agarwal, R.P. ad Boher, M. (999), Basc Calculus O Tme Scales ad Some o ts Applcatos, Results Math, 35(-), -0. Aderso, D. R. ad Hoacker, J. (003), Gree s Fuctıo For A Eve Order Med Dervatve Problem O Tme Scales, Dyamc Systems ad Applcatos,, 9-. Bles, D., Atç, F., Lebedsky, A. (007), Eamples o Tme Scale Models Macroecoomcs, Workg paper, -3. Boher, M. ad Peterso A. (00), Dyamc Equatos o Tme Scales: A Itroducto wth Applcatos, Brkhauser, Bosto. Bolde, T., Gozalez, B., Parker, R. (00), Dervatve Appromatos o Tme Scales, Lecture Notes, -5. Kuter, M.H., Nachtshem, C.J., Neter, J. ad L, W. (005), Appled Lear Statstcal Models, Fth Edto, Irw Book Team, Newyork. Marazz A., Yoha V. J. (004), Robust Bo-Co Trasormatos For Smple Regresso. Theory Ad Applcatos O Recet Robust Methods, Seres: Statstcs or Idustry ad Techology, Brkhauser, Basel. Edted by M. Hubert, G. Pso, A. Struy ad S. Va Aelst., 73-8. Osbore, J.W. (00), Improvg Your Data Trasormatos: Applyg The Bo-Co Trasormato, Practcal Assessmet, Research & Evaluato, Volume 5, Number, October, ISSN 53-774, -9. Ta L. H. (006), Ivestgatos Ito Dyamc Equatos o Tme Scales, School o Mathematcs, Master Thess, The Uversty o New South Wales, - 00. 70