You are here

AĞIRLIKLI DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON YÖNTEMİ VE BUNUN OPTİMİZASYON PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI

Journal Name:

Publication Year:

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
İn this article, weighted nonhnear regression method (the variance of a l i distur bance of the variables i n a regression equation is not constant) and i t s a p p l i c a t i o n to the o p t i m i z a t i o n problems is presented. This approach is an i t e - r a t i v e l i n e a r i z a t i o n method i n which the nonlinear equations (constraints) are linear i z e d (using a Taylor series expansion) about the i n i t i al vectors of coefficients (parametersî and variables 1dependet and independentî. Then, weighted least squares is performed on this linear equations, generating a ne w vectors, The nonlinear equations are linearized about these vectors, weighted least squures is again performed t o generate new vectors, This i t e r a t i v e process is repeated i m i i l the vectors do not change substantially after each new weighted least squares regression. The f i n a l lineariz a t i o n of the i t e r a t i v e process w i l l provide some i n f o r m a t i - on. Such as; the values of coefficients and variables, t h e i r standart errors, and t h a t the nonlinear regression fıts the data. On the other hand a computer programı is also pre pared for t h i s purpose.
Abstract (Original Language): 
Bu makalede ağırlıklı doğrusal olmayan regresyon yöntemi ve b u n u n optimizasyon problemlerine uygulanışı verilmektedir. Katsayılar ve değişkenler i n başlangıç değerlerine (vektörüne) göre doğrusal olmayan denklemler Taylor açılımı i l e doğrusallaştınldıkt a n sonra ağırlıklı en küçük kareler üe yeni vektör değerleri (katsayılar ve değişkenler) bulunmaktadır. Bu değerlere göre t e k r a r doğrusalllaştırma yapılmakta ve yine ağırlıklı en küçük karel e r l e katsayılar ve değişkenl e r bulunmaktadır. Giderek, b e l i r l i b i r Üerasyondan sonra katsayılar ve değişkenler sab i t kalmaktadır. B u d u r u m d a katsayılar, değişkenler, ve onların standart hataları en i y i b i r şekilde bıüunmakta ve regresyon eğrisinin verileri çok i y i temsil ettiği görülmektedir.
111-144