An investigation of export–import ratios in Turkey using spline regression models

This paper examines the use of spline functions in linear, squared, and cubic spline regression models and exhibits the estimation of spline parameters from data by ordinary least squares. Determination of the number and the location of knots is central to spline regression. In this paper, we initially propose a method based on the coefficient of determination R2 related to the estimation of knots in spline regression. This proposed method as applied to export–import ratio distributions in Turkey for the years 1923–2010 determines the knots, and linear, quadratic, and cubic spline regression models are established accordingly. Results reveal that spline regression models offer better results than polynomial regression models, and that the quadratic spline regression model is the best explanatory model for export–import ratio distributions in the smoothest spline regression models

Filtering data of high-resolution terrestrial laser scanner and effects of filtrations on the landslide monitoring

Doğal afetlerin izlenmesi ve araştırılması zararlarının önüne geçilmesindeki en önemli çalışmalardan bir tanesidir. Bu çalışmada, Yersel lazer tarama (YLT) tekniklerinin heyelan izleme çalışmalarında kullanımı ve elde edilen verilerin işlenmesi ve sonuçlarının irdelenmesi yapılmıştır. Araştırmalar, Orta Toros Dağlarında meydana gelen bir heyelan bölgesi üzerinde yapılmıştır. Bölge içinde yapılan önceki çalışmalar irdelendiğinde 5 m’ye ulaşan deformasyonlar oluşmuştur. Bu makalede, yersel lazer tarama verileri içerisinde otomatik olarak filtreleme; yeryüzü üzerinde ağaç ve diğer objelerin filtrelenmesi ve sayısal yükseklik modeli (SYM) elde edilmesi, bu modeller sayesinde arazi yüzeyinde yükseklik bileşenlerinde meydana gelen değişimlerin araştırılması ve filtreleme algoritmalarının analizlere olan etkisi araştırılmıştır. Bu araştırma için İlerleyen Morfolojik Filtreleme (İMF) algoritması kullanılmıştır. Bu filtreleme algoritması ile nokta bulutları otomatik olarak yer ve yer harici olmak üzere iki adet filtrelenmiş veri elde edilmiştir. SYM elde etmek için yalın yeryüzünün kullanılması modelin gerçek yeryüzünü yansıtması yüzeyde oluşan deformasyonların belirlenmesiyle doğrudan etkilidir. Sonuç olarak filtrelenmeden kullanılan nokta bulutları verileri bölgesel anlamda yapılan analizlerin yanlış yorumlanmasına sebep olabileceğinden dolayı ağaç, obje, araç ve ev gibi bitki örtüsünün ve insan yapılarının filtrelenmesi gerekmektedir. Filtreleme yapılan karşılaştırma analizleri daha kolay yorumlanmıştır. Modellerin karşılaştırılmasında farklı dönemlere ait bitki örtüsündeki değişimler otomatik filtrelenmiş ve heyelan hareketleri yapay bozulmalardan arındırılarak yorumlanmıştır.Monitoring and investigating natural disasters is one of the most important works for decreasing damages and preventing losses. In this study, using Terrestrial Laser Scanning (TLS) techniques for landslide monitoring studies, processing data obtained from these techniques and evaluating the results were performed. Research was carried out on a landslide zone which occurred in the Middle Taurus Mountains. When previous studies were examined, deformations reaching up to 5m were formed in the region. In this article, automatic filtering of terrestrial laser scanning data, filtering of trees and other objects on the earth and acquiring digital elevation model (DEM) and by means of this model, assessing changes occurring in the elevation components on the land surface and the effect of filtering algorithms on analysis were investigated. Progressive Morphological Filtering (PMF) algorithm was used for this research. Point cloud filtering algorithm has automatically obtained two filtered data as the ground and the non-ground. Using the real surface ground models of the earth to obtain DEM model’s reflection of real earth surface has a direct impact on determining the true surface deformation. In conclusion, things such as trees, objects, vehicles, houses, man-made structures and vegetation must be filtered out of data because analysis in a regional base may cause misinterpretation without filtered point cloud data. The results revealed that the filtered comparison analyzes were evaluated easier. In addition, changes in plant cover in different periods for the comparison of models has been automatically filtered and the landslide movements have been interpreted with purifying from artificial distortion

Nohut Cicer arietinum L. Bitkisinde Verime Etki Eden Bazı Karakterlerin Alternatif Regresyon Yöntemleriyle Karşılaştırılması

Regresyon, bağımlı değişkenler ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin matematiksel ifadesidir. Bağımlı değişkenler, bağımsız değişkenlere regresyon fonksiyonu denilen bir fonksiyonla bağlantı içindedirler. Basit regresyon olarak tanımlanan regresyonda biri bağımlı diğeri ise bağımsız olmak üzere iki değişken arasındaki ilişkiler incelenmektedir.Çalışmamızda tane ağırlığına etki eden değişkenler ile tane ağırlığı arasındaki doğrusal ilişkiler incelenmiştir. Denemeler, Bahri Dağdaş Uluslararası Tarımsal Araştırma Enstitüsü deneme alanlarında Damla nohut çeşidi kullanılarak yürütülmüştür. Nohut bitkisinde tane ağırlığına etki eden bitki boyu, dal sayısı, ilk bakla yüksekliği, bakla sayısı, tane sayısı, hasat indeksi ve biyolojik verim gibi karakterler ölçülmüştür. Bu ölçümler i i i p ip i Y = β + β x + β x +L+ β x + ε 0 1 1 2 2 şeklinde bir çoklu lineer regresyon modeli olarak ele alınmıştır. Bu modelin parametrelerinin tahmin değerleri En Küçük Kareler Yöntemi’nin yanı sıra bu yönteme alternatif olarak Ridge Regresyon ve M-Regresyon yöntemleri ile hesaplanmış ve sonuçlar karşılaştırılarak en uygun model önerilmiştir

Doğrusal Regresyon Analizi Uygulamaları

KitapBu bilimsel kitap içeriği, üniversitelerimizin İstatistik, İşletme, İktisat, Ekonometri, Aktüerya, Biyoistatistik, Mühendislik alanları ile Zootekni, Matematik ve Bilgisayar mühendisliği alanlarında çalışan ve akademik çalışma yapan araştırmacıların yanı sıra istatistiksel modelleme çalışması yapanlara yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Doğrusal regresyon analizinin uygulamalarının olduğu bu çalışma, doğrusal regresyon analizinde ihtiyaç duyulan temel matematiksel bilgileri Giriş bölümünde, Regresyon konusunun temeli Basit Doğrusal Regresyon Analizi bölümünde, daha geniş alan ve anlatım araştırmacıların çok kullandığı Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi bölümünde, varsayımların sağlanması için olması istenen varsayımların sırasıyla; Normallik varsayımı, Değişen Varyanslılık, Otokorelasyon ve Çoklu Bağlantı problemleri ayrı bölümler halinde sunulmuştur. Ayrıca Polinomiyal regresyon, Regresyon analizinde kısıtlara ilişkin doğrusal hipotezler konusu detaylı verilmiştir. Bunların yanı sıra kukla değişken kullanımı, değişken seçimi, model yeterliliği, model spesifikasyonu ve genelleştirilmiş doğrusal model konuları araştırıcaların anlayabileceği şekilde sunulmuştur. Tüm anlatım örneklendirilmiş ve uygulamaları hem SPSS hem de R programları ile iyice anlaşılır bir şekilde sunulmuştur. Çoğu örnek uygulamalar gerçek çalışmalardan anlatılmaya çalışılmıştır

A simulation study on compartmental models

Aralarında madde geçişi olan, kompartman veya havuz ismini taşıyan sonlu sayıda alt sistemden oluşan sisteme kompartman sistemi denir. Bir kompartmandan madde geçiş oranı o kompartmandaki madde miktarı ile orantılı olduğunda kompartman modeli bir doğrusal diferansiyel denklem sistemi olup çözümler geçiş oranı sabitlerine göre lineer olmayan fonksiyonlardır. Amaç geçiş oranı sabitlerini tahmin etmektir. Bu çalışmada, geçiş oranı sabitlerinin tahmin işleminin işlerliğini görmek amacıyla sürekli zaman Markov sürecine göre rasgele ve bağımsız hareket eden parçacıkların hareketi olarak modellenen bir kompartman modeli üzerinde simtilasyon çalışması yapılmıştır. Sonuç olarak gözlenen kompartman sayısı fazlalaştıkça tahminlerin daha iyi olduğu görülmüştür.A compartmental system is a system made up of a finite number of subsystems, called compartments or pools which interact by exchanging materials. When the rate of transfer of material from a compartment is proportional to the current amount of material in it, then the compartmental model is a linear systems of differential equations, with solutions in the form of nonlinear functions of rate constants. The primary aim is to estimate these constants. In this study a simulation study is carried on a compartmental model with material transfer caused by independent random movement of particles according to a continuous time Markov process in order to evaluate the estimation procedure for the transfer rate constants. As a result it is seen that the estimates are more accurate when more compartments are observed

Comparing The Most Commonly Used Classical Methods For Determining The Ridge Parameter In Ridge Regression

Multicollinearity is a most common problem in multiple regression models. Many different methods are developed to solve the problem of multicollinearity. Ridge regression estimation is a popular one of these methods. And the mostly investigated matter of this method is determining the ridge parameter; therefore, various procedures are developed for determining the ridge parameter in ridge regression. In this study, we compared the commonly used methods for choosing the ridge parameter in an actual data set taken from General Directorate of Turkish Highways and Turkish Statistical Institute. We calculated the ridge parameter by the methods which are known as ridge trace, ordinary ridge estimator and an iterative method for ordinary ridge estimator. We indicated the good and worst aspects of these methods in terms of mean square error (MSE), variance inflation factors (VIF) and the other multicollinearity statistics. According the results of this study, we found that, the ridge trace method is more useful then others when it is evaluated together with the statistics of model

Doğrusal Olasılık Modelleri ve Uygulamaları

KitapBilimsel alanda çalışma yapanlar ve araştırmacılar için hazırlanan bu kitap, üniversitelerimizin İstatistik, İşletme, İktisat, Ekonometri, Aktüerya, biyoistatistik, mühendislik alanlarında, zootekni, biyometri, sosyometri, eğitim bilimleri, matematik ve bilgisayar, bilgisayar mühendisliği, harita mühendisliği, hukuk, jeometri, kemometri vb alanlarında çalışan ve akademik çalışma yapan araştırmacılara yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Kitabın içeriği; kategorik verinin tanımı, kategorik veriyi kullanarak yapılan kontenjans tabloları ve ilişki analizi, iki durumlu modeller, multinomiyal logit modeller, sıralı regresyon modeli, aşamalı logit modeller, sayım verileri için regresyon modelleri, sansürlü modeller, markov rejim değişimi modelleri, Bric-T ülkeleri için otomotiv pazarının incelenmesinde panel veri kullanımı, yaşam analizi, kategorik verilerde doğrusal olmayan modeller ve nested logit modeller ele alınmıştır. Tüm bu çalışmalar yapılırken kategorik veri gözönünde tutularak teorik yapıya değinilmiş ve STATA programı dikkate alınarak uygulamalar genelde gerçek veri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Değerlendirme ve yorumlarla daha anlaşılır hale getirilmeye çalışılmıştır

Some new modifications of Kibria’s and Dorugade’s methods: An application to Turkish GDP data

In multiple linear regression analysis, multicollinearity is an important problem. Ridge regression is one of the most commonly used methods to overcome this problem. There are many proposed ridge parameters in the literature. In this paper, we propose some new modifications to choose the ridge parameter. A Monte Carlo simulation is used to evaluate parameters. Also, biases of the estimators are considered. The mean squared error is used to compare the performance of the proposed estimators with others in the literature. According to the results, all the proposed estimators are superior to ordinary least squared estimator (OLS)