Model seçiminde bayesci yaklaşımların kullanımı / Naci Murat ; Danışman Mehmet Ali Cengiz

Abstract

Hipotez testi, farklılıklara sahip olan iki temel istatistiksel düşünme tarzı tarafından önerilen çözümlere sahip bir model seçim problemidir. Bu istatistiksel yaklaşımlar; Klasik ve Bayesci yaklaşımlardır. Bu farklılıkların en önemlisi Bayesci yaklaşımdaki önsel seçimi olduğu bilinir. Oysa, gerçekte iki yaklaşım arasında temel başka ayrılıkların olduğu da bilinen bir gerçektir. Bu tezde, Bayesci hipotez testlerinin temel basit yönleri özet olarak verilerek, simüle edilen veri üzerine örnekler verilmiştir. Standart istatistiksel metotlar model belirsizliğini ihmal eder. Veri analizcileri olası model sınıfından bir model seçer ve sanki seçilen model veriyi üretmiş gibi işleme devam eder. Bu yaklaşım model seçiminde belirsizliği ihmal ederek istatistiksel çıkarımlar için güven aralıklarını daha geniş tutar ve daha riskli kararlara neden olur. Oysa Bayesci model ortalaması (BMA) bu model belirsizliğini göz önüne alan bir yapı sunar. Bu çalışmada BMA yaklaşımını sunarak gerçek hayattan bir probleme uygulaması verilmiştir. Uygulamada, BMA örnek kestirim performansını geliştirmiştir.