ARSLAN, OLÇAYTuaç, Yetkin2022-09-082022-09-082020http://hdl.handle.net/20.500.12575/83924İstatistiksel modellemenin iki önemli unsuru; model parametrelerinin tahmin edilmesi ve modeldeki anlamlı değişkenlerin doğru şekilde seçilmesidir. Doğrusal regresyon modellerinde varsayımlardan biri hata terimlerinin ilişkisiz olmasıdır. Bu tezde; regresyon modellerinde hata terimlerinin p. dereceden otoregresif yapıda ilişkili olduğu durum için parametre tahmini ve değişken seçimi problemleri ele alınmıştır. Ayrıca verinin aykırı değer içermesi söz konusu olduğunda normal dağılıma alternatif olarak simetrik t dağılımı, hataların çarpık dağılım göstermesi durumunda ise çarpık normal ve çarpık t dağılımları varsayımlarıyla parametre tahminleri ve değişken seçimleri yapılmıştır. EM (expectation maximization) algoritması yardımıyla model parametrelerinin EÇO (en çok olabilirlik) tahminleri elde edilmiştir. Parametre tahminini ve değişken seçimini eş zamanlı yapan; lasso, SCAD, bridge ve elastik net yöntemleri kullanılarak, bahsedilen hata dağılımları varsayımları altında parametre tahminleri elde edilmiştir. Aynı zamanda bu tezde, otoregresif hata terimli regresyon modelleri için, hata terimlerinin herhangi bir dağılım varsayımı olmadan, MM robust tahmin edicilerine dayalı, lasso, SCAD, bridge ve elastik net yöntemlerinin robust versiyonları önerilmiştir. Önerilen tüm yöntemler, farklı durumlar altında kurulan simülasyonlar ve gerçek veri analizleri yardımıyla karşılaştırılmıştır.trçarpık dağılımlardoğrusal regresyonrobust değiken seçimidoctoralThesis