Parçalı Singüler Lineer Modellerde Alışılmış En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Watson Etkinliğinin Ayrışımı

Abstract

Bu tez çalışması beş bölüm halinde düzenlenmiştir. Birinci bölümde çalışmanın amacından bahsedilerek deyatlı bir giriş verilmiştir. İkinci bölümde çalışmamızda gerekli olacak olan temel tanımlar, teoremler ve genel bilgiler ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde genel lineer modeller ve parçalı singüler lineer modeller altında alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) gözönüne alınmıştır. Ayrıca parçalı singüler lineer modeller altındaki en küçük kareler tahmin edicileri için Watson etkinliği araştırılmıştır. Dördüncü bölümde bazı sonuç ve öneriler verilmiştir. Beşinci bölümde tezde yararlanılan bazı kaynaklar listelenmiştir.

This thesis is organized in five chapters. 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. In the third section, the ordinary least squares estimators (OLSE), under a general linear models and partitioned singular linear models are considered. Also, Watson efficiently are investigated for the ordinary least squares estimators under the partitioned singular linear models. In the fourth chapter, some conclusions and recommendations are given. In the fifth chapter, some sources used in the thesis are listed.