DSpace Repository

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

Show simple item record

dc.contributor.advisor Prof. Dr. Maden, Selahattin
dc.contributor.author İlhan, Zehra
dc.date.accessioned 2023-09-18T08:01:56Z
dc.date.available 2023-09-18T08:01:56Z
dc.date.issued 2023
dc.date.submitted 2023
dc.identifier.uri http://earsiv.odu.edu.tr:8080/xmlui/handle/11489/3831
dc.description.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. en_US
dc.description.abstract 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. en_US
dc.language.iso tur en_US
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Matris, Matris Rankı, Bir Matrisin İnversi, Genellşetirilmiş İinvers, Moore-Penrose İnvers, Lineer Model, Parçalı Singüler Lineer Model, Kovaryans Matrisi, Alışılmış En Küçük Kareler Tahmin Edicisi, Watson Etkinliği. en_US
dc.subject Matrix, Rank of Matrix, The Invers of a Matrix, Generalized Inverse, Moore-Penrose Inverse, Linear Model, Partitioned Singular Linear Model, Covariance Matrix, Ordinary Least Squares Estimator, Watson Efficiently. en_US
dc.title Parçalı Singüler Lineer Modellerde Alışılmış En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Watson Etkinliğinin Ayrışımı en_US
dc.title.alternative The Decomposing of the Watson Efficiency of Ordinary Least Squares Estimator in Partitioned Singular Linear Models en_US
dc.type masterThesis en_US
dc.contributor.department Ordu Üniversitesi en_US
dc.contributor.department Fen Bilimleri Enstitüsü en_US
dc.contributor.authorID 0000-0002-0932-359X en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account