• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Use and comparison of permutation tests in linear models

Tarih

2009

Yazar

Önder, Hasan
Cebeci, Zeynel

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Genellikle hipotezin ve/veya model parametrelerinin testi için F ve t-testleri kullanılır. Parametrik testler parametrik olmayan karşıtlarına göre daha etkili olsa da, pek çok veri seti için gerekli olan model varsayımlarının sağlanamadığı durumlarda, etkilerini yitirmektedirler. Bu durumda, varsayımlardan etkilenmeyen Permütasyon testleri parametrik olmayan bir yöntem olarak uygulanabilmektedir. Bu çalışmada, ham verinin permütasyonu, kalıntıların tam permütasyonu, kalıntıların kısmi permütasyonu yöntemleri, çoklu doğrusal regresyon, tesadüf parselleri, tesadüf blokları ve Latin kare deneme desenleri için I. tip hata olasılıkları bakımından karsılaştırılmıştır. Yöntemlerin karsılaştırılmasında hayvancılık verileri kullanılmıştır. Sonuç olarak, I Tip hata olasılığı bakımından Permütasyon testlerinin parametrik yöntemlere göre daha güvenilir sonuçlar ürettiği ve daha yüksek I. Tip hatadan kaçınmak için önerilebilecekleri görülmüştür.
 
F and t-test are generally used to test significance of hypothesis and/or model parameters. Although parametric tests are considerably effective, they can be ineffective when the assumptions needed by model are not provided, which is a usual situation for many data sets. In this case, permutation test not affected by the assumptions can be applied as a non-parametric method. In this study, permutation tests such as permutation of raw data, permutation of residuals under full model and permutation of residuals under restricted model are compared for multiple linear regression, completely randomized designs, randomized block design and Latin square design in terms of the Type I error rates, and performance of each tests are studied via animal science data. Results from this study indicate that permutation tests yields more reliable results than parametric tests in terms of Type I error rate, and permutation tests are recommended in order to reduce Type I errors.
 

Kaynak

Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi

Cilt

24

Sayı

2

Bağlantı

https://app.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/T1RFd09EWTI=
https://hdl.handle.net/20.500.12712/7952

Koleksiyonlar

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [4706]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Ondokuz Mayıs

by OpenAIRE

Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Kütüphane || Ondokuz Mayıs Üniversitesi || OAI-PMH ||

Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Ondokuz Mayıs Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Ondokuz Mayıs:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.