Şahinler, SuatŞener, Emral2024-05-282024-05-282006https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=-L8ilcwn9ZRRc_YMKxXW1m1QL6gftrDBYpbfNxdZurT_yKsSRJffk7kJYvQfxuJdhttps://hdl.handle.net/20.500.12483/6038BAZI KIRIK HAT (BROKEN-LİNE) REGRESYON MODELLERİNİN SASİSTATİSTİK PAKET PROGRAMI KULLANILARAK ÇÖZÜMLENMESİÖZETRegresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazladeğişken arasındaki ilişkiyi, o konu ile ilgili tahminler (estimation) ya da kestirimler(prediction) yapabilmek amacıyla regresyon modeli olarak adlandırılan matematiksel birmodel ile karakterize eden bir istatistik analiz tekniğidir. Kırık-hat regresyon modelleri,bağımlı değişkenin(Y) bağımsız değişkene(X) gösterdiği tepkinin belli bir veya birden çoknoktada ani bir değişim gösterdiği durumlarda, kırılma noktalarını tahmin etmek amacıylakullanılırlar. Bu çalışmada ;1) İki doğrulu tek kırılma noktalı kırık hat regresyon modeliY = L + U * (X-R)2) Üç Doğrulu iki kırılma noktalı kırık hat regresyon modeli;Y = L +U*X , X < R1Y = L + U*R1 + V*(X-R1) , R1 < X < R 2Y = L + U*R1 + V*(R2-R1) + W * (X-R2) , X > R23) Kuadratik kırık hat regresyon modeliY = a+b*X+c*X2 , XANALYSIS OF SOME BROKEN-LINE REGRESSION MODELS BY USINGSTATISTICAL ANALYSIS SYTEMS (SAS) SOFTWAREABSTRACTRegression analysis is a statistical method used to estimate the relationships between adependent variable Y and one (or many) independent variable(s) X. Broken-line regressionmodel is a statistical analysis tecnique that is used to mathmetically characterize cause andeffect relationships between two or more variables by using estimations or predictionsthrough a regression model. Broken line regression models are used to estimate the breakpoints in cases where depended variable (Y) was affected by independed variable (X) whichshow immediate changes on one or more points.1) Two straight-line, one break-point brokenline regression model;Y = L + U * (X-R)2) Three straight-line, two break-point brokenline regression model;Y = L +U*X , X < R1Y = L + U*R1 + V*(X-R1) , R1 < X < R 2Y = L + U*R1 + V*(R2-R1) + W * (X-R2) , X > R23) Quadratic broken-line regression modelY = a+b*X+c*X2 , Xturinfo:eu-repo/semantics/openAccessBiyoistatistikBiostatisticsMaster Thesis137183932