• Buradasın

    Makine öğrenmesinde ekonometrik yöntemler nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesinde ekonometrik yöntemler iki ana kategoriye ayrılır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme 25.
    1. Denetimli Öğrenme: Bu yöntem, etiketli verilere dayanarak bağımlı değişkenin değerini tahmin etmeyi amaçlar 24. Ekonometrik uygulamalarda yaygın olarak kullanılan denetimli öğrenme yöntemleri şunlardır:
      • LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): Katsayıları cezalandırarak yanlılığı azaltır ve değişken seçimi için kullanılır 24.
      • Ridge Regresyonu: Katsayıları tam olarak sıfıra indirmeyen bir ceza terimi kullanır 2.
      • Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar: Birden çok karar ağacını birleştirerek tahmin performansını artırır 24.
    2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketsiz verilere dayanarak veri yapısını çıkarmayı amaçlar 25. Bu yöntemde kullanılan bazı ekonometrik yöntemler şunlardır:
      • Kümeleme: Verilerdeki kümeleri belirleyerek gözlemlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu öğrenir 15.
      • Birliktelik Kuralı Madenciliği: Değişkenler arasındaki ilişkileri belirler 2.
      • Aykırı Değer Tespiti: Kalan verilerden önemli ölçüde farklı olan gözlemleri bulur 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ceng.cu.edu.tr
        1
      2. ismailsen.com.tr
        2
      3. tr.science44.com
        3
      4. 9lib.net
        4
      5. miuul.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ekonometrik modelleme aşamaları nelerdir?

    Ekonometrik modellemenin aşamaları genellikle şu şekildedir: 1. Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler ve sezgiler. 2. Model tanımlama. Model değişkenlerinin belirlenmesi. Bağımlı ve bağımsız değişken ayrımının yapılması. Model katsayılarının işaret ve büyüklüklerinin tartışılması. Modelin matematiksel şeklinin belirlenmesi. 3. Veri toplama. 4. Modelin tahminlenmesi. 5. Hipotezlerin test edilmesi. 6. Modelin yeniden geliştirilmesi. 7. Sonuçların yorumlanması. 8. Politika kararları ve öngörü.
    5 kaynak

    Ekonometrik veri analizi için hangi program kullanılır?

    Ekonometrik veri analizi için kullanılan bazı programlar şunlardır: Eviews: Zaman serisi analizi, panel veri analizi, regresyon analizi ve tahmin modelleri oluşturma gibi birçok ekonometrik analiz yöntemini uygulamak için kullanılır. Stata: Geniş veri yönetimi ve panel analiz seçenekleri sunar. R ve Matlab: Ekonometrik analizlerde kullanılan diğer yazılımlardır. Ayrıca, SPSS, SAS ve TSP gibi programlar da ekonometrik analizlerde destek sağlayan diğer yazılım türleri arasındadır.
    5 kaynak

    Ekonometrik analiz örnekleri nelerdir?

    Ekonometrik analiz örnekleri şunlardır: 1. Basit Regresyon Analizi: Bir kişinin gelir düzeyi arttıkça tüketim harcamalarının nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır. 2. Çoklu Regresyon Analizi: Ev fiyatları üzerinde ev büyüklüğü, mahalle güvenliği ve okula yakınlık gibi faktörlerin etkisini değerlendirmek için kullanılır. 3. Zaman Serisi Analizi: Hisse senedi fiyatlarının zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır. 4. Panel Veri Analizi: Ülkeler arasında ekonomik büyüme ile eğitim harcamaları arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 5. Tüketici Talep Modeli: Fiyatlardaki veya gelir seviyelerindeki değişikliklerin tüketicilerin talep ettiği mal miktarını nasıl etkilediğini tahmin eder. 6. Yatırım Fonksiyonu: Faiz oranlarının ve ekonomik büyümenin işletme yatırım kararlarını nasıl etkilediğini analiz eder. 7. Phillips Eğrisi: Enflasyon ile işsizlik arasındaki ters ilişkiyi göstererek makroekonomik politika hakkında bilgi sunar.
    5 kaynak
    A Turkish professor in a sunlit university classroom points at a chalkboard covered in graphs and equations, while attentive students examine economic data charts spread across wooden desks.

    Ekonometride hangi konular var?

    Ekonometrinin temel konuları şunlardır: Ekonomik ilişkilerin incelenmesi ve değerlendirilmesi. Ekonomik davranışlarla ilgili önsavların sınanması. Ekonomik büyüklüklere yönelik tahmin (yordama) yapılması. Ekonometri ayrıca zaman serisi analizi, yatay kesit analizi ve panel veri analizi gibi yöntemler de kullanır.
    5 kaynak

    Ekonometrik analiz nedir?

    Ekonometrik analiz, ekonomik ilişkilerin matematiksel ve istatistiksel yöntemlerle modellenmesini sağlayan bir bilim dalıdır. Amaçları: ekonomik teorilerin test edilmesi; ekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin ölçülmesi; gelecekteki ekonomik değişkenlerin tahmin edilmesi; politika etkilerinin ölçülmesi; karmaşık sistemlerin modellenmesi. Yöntemleri: regresyon analizi; zaman serisi analizi; panel veri analizi. Kullanıldığı alanlar: finansal analiz ve tahminleme; sağlık ve sosyal politika etkileri; tarım ve çevre bilimleri; işletme ve pazarlama analizleri; makroekonomik modelleme.
    5 kaynak

    Hipotez testinde ekonometri nedir?

    Hipotez testinde ekonometri, ekonomik teorileri test etmek ve ekonomik ilişkileri ölçmek için istatistiksel ve matematiksel yöntemlerin kullanılmasıdır. Ekonometrik analiz süreci, genellikle şu adımları içerir: 1. Teori veya hipotez oluşturma: İncelenecek ekonomik ilişki hakkında bir açıklama yapılır. 2. Veri toplama: Hipotezi test etmek için gerekli ekonomik veriler toplanır. 3. Model oluşturma: Toplanan veriler kullanılarak, ekonomik ilişkiyi açıklayan bir matematiksel model oluşturulur. 4. Model tahmini: Oluşturulan model, istatistiksel yöntemlerle tahmin edilir. 5. Model testi: Tahmin edilen model, istatistiksel testlerle hipotezin doğruluğunu kontrol etmek için kullanılır. Bu yöntemler, gelecekteki ekonomik gelişmeleri tahmin etmek ve ekonomik politikaların etkilerini değerlendirmek için de kullanılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak