Bu çalışmada, basit doğrusal regresyon analizinde yaygın olarak kullanılan EKK tekniğinin varsayımlarının sağlanmaması durumunda kullanılan robust regresyon teknikleri tanıtılmıştır ve gerçek hayat verileri için uygulamalar yapılmıştır.
Bu amaçla önce basit doğrusal regresyon analizine kısa bir giriş yapılmıştır. EKK tekniğinin varsayımları kısaca belirtildikten sonra robust regresyon teknikleri ayrıntılı olarak sunulmuştur. Robust regresyon teknikleri için parametre kestirim algoritmaları incelenmiştir.
Uygulama bölümünde, robust regresyon tekniklerinden Üç Grup Dayanıklı Doğru, Wald, Nair-Shrivastava, Bartlett, Brown-Mood, LAD, M-Regresyonu, LMS, WLS, LTS, Theil Regresyonu ve R-Regresyonuna ait regresyon denklemleri hesaplanmıştır.
Sonuç ve öneriler kısmında ise uygulama sonuçları tartışılmıştır.
In this study, robust regression techniques are defined when the usual assumptions of the LS technique, used commonly in the analysis of simple regression, are not satisfied and an application of these techniques are given for the real life problems.
For this purpose, simple linear regression analysis is defined briefly and then the details of the robust regression techniques are given after determining the usual assumptions of LS technique. Algorithms for estimation of the model parameters are given for the robust regression techniques.
In the application part, regression equations for the robust techniques (Three Group Resistant Line, Wald, Nair and Shritastava, Bartlett, LAD, M-Regression, LMS, WLS, LTS, Theil and R-Regression) are given.
In the conclusion and suggestions part of the study, the results of the applications are discussed.