Fuzzy robust regresyon ile bir uygulama

Abstract

FUZZY ROBUST REGRESYON İLE BİR UYGULAMA Regresyon analizinde veri setini analiz etmek oldukça önemlidir. Çünkü tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre kestirimleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Aykırı ya da uç değerlerin veriden çıkartılması zamanında önerilse de bu regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Bu nedenle, veri setinde aykırı ya da uç değer olması durumunda non-parametrik yöntemlerden olan robust yöntemler önerilmiştir. Robust yöntemlerin aykırı ya da uç değer olması durumunda klasik regresyona göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Bu çalışmada EKK yöntemine dayanan Klasik Regresyon Analizi, Robust Regresyon Analizi, Fuzzy Regresyon Analizi ve Fuzzy Robust Regresyon Analizi incelenmiştir. Sonrasında 45 otomobil markasının teknik verileriyle yukarıda bahsi geçen her bir analiz uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

FUZZY ROBUST REGRESSION WITH AN APPLICATION In regression analysis, data analysis is very important. Because, even one observation may be large effect over parameters estimates in regression model. Outliers or extreme values are removed from the data is recommended at the time of this regression equation can change completely. Therefore, the data set to be contrary to the case of extreme or outlier value, robust methods which are non-parametric methods are proposed. Robust methods are given beter results than classical regression if data set includes extreme or outlier values. In this study, based on the classical method of EKK Regression Analysis, Robust Regression Analysis, Fuzzy Regression Analysis and Fuzzy Robust Regression Analysis were examined. After, with technical data of 45 automobile brands, each analysis of above mentioned were applied and results were compared.