Bulanık robust regresyon çözümlemesi
Özet
Regresyon çözümlemesinde veri analizi oldukça önemlidir. Çünkü, tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre tahminleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu gözlemin veri kümesinden çıkartılması regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Veri kümesinde aykırı değer olması durumunda, parametre tahminlerinde robust yöntemler olarak bilinen Huber, Hampel, Andrews ve Tukey’in M yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada girdi değişkenlerinin simetrik olmayan üçgensel bulanık sayı ( , ); ’in kesin sayı, simetrik üçgensel bulanık sayı olması ve veri kümesinde aykırı değer olması durumda artıklara ilişkin üyelik fonksiyonu yardımıyla ağırlık matrisi tanımlanmıştır. Regresyon model tahmininde ise bulanık regresyon çözümlemesi kullanılmış ve tanımlanan ağırlık matrisinin kullanıldığı yeni iki yöntem önerilmiştir. Klasik en küçük kareler (EKK), Huber, Hampel, Andrews ve Tukey M yöntemleri ve önerilen bulanık robust yöntemler ile regresyon model tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.