Please use this identifier to cite or link to this item: http://earsiv.odu.edu.tr:8080/xmlui/handle/11489/5509
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorProf. Dr. Maden, Selahattin-
dc.contributor.authorSaka, Harun-
dc.date.accessioned2024-09-09T06:29:30Z-
dc.date.available2024-09-09T06:29:30Z-
dc.date.issued2024-
dc.date.submitted2024-
dc.identifier.urihttp://earsiv.odu.edu.tr:8080/xmlui/handle/11489/5509-
dc.description.abstractBu tez çalışması altı bölüm halinde düzenlenmiştir. Birinci bölümde çalışmanın amacından bahsedilerek kısa bir giriş verilmiştir. İkinci bölümde çalışmamızda gerekli olacak temel tanımlar, teoremler ve genel bilgiler ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde genel lineer model ve onun kısıtlamalı modeli altında parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) ve en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) gözönüne alınmıştır. Ayrıca genel model altındaki tahmin ediciler ile kısıtlamalı lineer model altındaki tahmin edicilerin eşit olması için bazı gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Dörtüncü bölümde parçalı lineer modeller altında parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) ve en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) gözönüne alınmıştır. Ayrıca eşitlik veya eşitsizlik kısıtlamalı parçalı lineer modeller altındaki tahmin edicilerin eşit olması için bazı gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Beşinci bölümde ise sonuç ve öneriler verilmistir. Altıncı bölümde ise tezde yararlanılan kaynaklar listelenmiştir.en_US
dc.description.abstractThis thesis is organized in six parts. In the first chapter, an introduction is given by mentioning the purpose of the study. In the second chapter, the basic definitions, theorems and general information that will be required in our study are expressed. In the third chapter, the ordinary least squares estimator (OLSE) and the best linear unbiased estimator (BLUE) of parameters under a general linear model and its equality constrained model are considered. Also, some necessary and sufficient conditions are investigated for equalities of estimators under a general linear model and its constrained model. In the fourth chapter, the ordinary least squares estimator (OLSE) and the best linear unbiased estimator (BLUE) of parameters under partitioned linear model are considered. Furthermore, some necessary and sufficient conditions are investigated for equalities of estimators under equality or inequality constrained partitioned linear models. In the fifth chapter, conclusions and recommendations are given. In the sixth chapter, the sources used in the thesis are listed.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMatris, Rank, Genelleştirilmiş İnvers, Lineer Model, Kısıtlamalı Model, Parçalı Lineer Model, Kovaryans Matrisi, Alışılmış En Küçük Kareler Tahmin Edicisi, En İyi Lineer Yansız Tahmin Edici.en_US
dc.subjectMatrix, Rank, Generalized Inverse, Linear Model, Constrained Model, Partitioned Linear Model, Covariance Matrix, Ordinary Least Squares Estimator, Best Linear Unbiased Estimator.en_US
dc.titleParçalı Lineer Modeller Altında Parametre Tahminleri ve Tahmin Ediciler Arasındaki Bazı İlişkileren_US
dc.title.alternativeParameter Estimations under Partitioned Linear Models and Some Relations Between Parameter Estimatorsen_US
dc.typedoctoralThesisen_US
dc.contributor.departmentOrdu Üniversitesien_US
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.contributor.authorID0000-0002-0932-359Xen_US
dc.contributor.authorID0000-0002-5962-1392en_US
Appears in Collections:Fen Bilimleri Enstitüsü

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10355920.pdf103559203.49 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.