Eğitimle İlgili Sapan Değer İçeren Veri Kümelerinde En Küçük Kareler ve Robust M Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması
Clicks: 111
ID: 96252
2011
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This
article has not been analysed, so there is no overall score —
reader engagement is measured and shown alongside.
Reader Engagement
Steady Performance
30.0
/100
111 views
14 readers
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
SteadyRanked #15 of 16 articles by views in mersin Üniversitesi eğitim fakültesi dergisi
Most read
Least read
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
5
SUSD
one-off · no wallet required
Abstract
Eğitim araştırmalarında regresyon katsayılarını tahmin etmek için en çok kullanılan yöntem klasik yöntem olarak da bilinen en küçük kareler (EKK) tahmin edicisidir. Ancak bu yöntem gözlenen verilerdeki sapan değerlere karşı çok hassastır. Bu çalışmanın amacı, eğitim araştırmalarında ortaya çıkabilen, sapan değer(ler)e sahip verilerde adı geçen problemlere karşı daha dayanıklı olan robust M regresyon tahmin edicisinin performansını incelemektir. Bunun için, Öğrenci Seçme Sınavı (ÖSS) puanları bağımlı değişken, orta öğretim ders başarı puanları (OÖBP) ise bağımsız değişken olarak ele alınarak, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni ne derece yordadığı iki farklı regresyon yöntemine dayalı olarak (En Küçük Kareler (EKK) ve robust M regresyon kestirimi) belirlenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
| Reference Key |
coskuntuncel2011egitimlemersin
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Coşkuntuncel, Orkun ; |
| Journal | mersin Üniversitesi eğitim fakültesi dergisi |
| Year | 2011 |
| DOI |
DOI not found
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.