Çoklu Parçalı Lineer Model Altında Ağırlıklı En Küçük Kareler Tahmin Edicilerin Blok Ayrışımları

Abstract

Bu tez çalışması beş bölüm halinde düzenlenmiştir. Birinci bölümde çalışmanın amacından bahsedilerek bir giriş verilmiştir. İkinci bölümde çalışmamızda gerekli olacak temel tanımlar, teoremler ve genel bilgiler ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde ele alınan modeller altında alt parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) ve ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicisi (WLSE) ler incelenmistir. Genel model altındaki ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicisi (WLSE) nin iki küçük alt model altındaki ağırlıklı en küçük kareler tahmin edici (WLSE)' lerin toplam ayrışımı şeklinde olması için gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Dördüncü bölümde sonuç ve öneriler verilmistir. Beşinci bölümde ise tezde yararlanılan kaynaklar listelenmiştir.

This thesis is organized in five parts. In the first chapter, an introduction is given by mentioning the purpose of the study. In the second part, the basic definitions, theorems and general information that will be required in our study are expressed. Under the models discussed in the third section, the conventional least squares estimator (OLSE), the best linear unbiased estimator (BLUE) and the weighted least squares estimator (WLSE) of the sub-parameters are examined. Necessary and sufficient conditions are investigated for the weighted least squares estimator (WLSE) under the general model to be a total decomposition of the weighted least squares estimator (WLSE) under the two small submodels. In the fourth chapter, conclusions and recommendations are given. In the fifth chapter, the sources used in the thesis are listed.