Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 5
 İndirme 1
Kısmi rastgeleleştirilmiş yanıt modellerinde yeni bir regresyon tahmin edicisi
2020
Dergi:  
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışmada, Kısmi Rastgeleleştirilmiş Yanıt Modellerinde (KRYM), hassas değişkenin kitle ortalamasının tahmini için hassas olmayan iki yardımcı değişken kullanarak yeni bir regresyon tahmin edicisi geliştirilmiştir. Önerilen tahmin edici, simülasyon çalışması yapılarak RYM'de var olan diğer tahmin edicilerle karşılaştırılmış ve önerilen tahmin edicinin var olan diğer tahmin edicilere göre daha etkin olduğu bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler:

A new regression predictor in partially randomized response models
2020
Yazar:  
Özet:

In this study, a new regression predictor was developed in Partly randomized response models (KRYMs) using two assistant variables that are not sensitive to predict the mass average of the sensitive variable. The suggested predictor, the simulation study was done compared to the other predictors existing in RYM and the suggested predictor was found to be more effective than the other existing predictors.

Anahtar Kelimeler:

A New Regression Estimator In Partial Randomized Response Models
2020
Yazar:  
Özet:

In this study, a new regression estimator has been developed with using two non-sensitive auxiliary variables for the population mean estimation of the sensitive study variable in Partial Randomized Response Models (PRRM’s). The proposed estimator is compared with existing estimators based on auxiliary variable in RRM with a simulation study. The proposed estimator is found to be more efficient than other existing estimators.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Alan :   Eğitim Bilimleri; Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 874
Atıf : 2.451
2023 Impact/Etki : 0.115
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi