• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • View Item
  •   Home
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A Novel Regression Approach: Least Squares Ratio

Date
2009
Author
Akinci, Eylem Deniz
Akbilgic, Oğuz
Metadata
Show full item record
Abstract
Regression Analysis (RA) is one of the frequently used tool for forecasting. The Ordinary Least Squares (OLS) Technique is the basic instrument of RA and there are many regression techniques based on OLS. This paper includes a new regression approach, called Least Squares Ratio (LSR), and comparison of OLS and LSR according to mean square errors of estimation of theoretical regression parameters (mse ss) and dependent value (mse y).
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12627/78112
https://doi.org/10.1080/03610920802455076
Collections
  • Makale [92796]

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 


Hakkımızda
Açık Erişim PolitikasıVeri Giriş Rehberleriİletişim
sherpa/romeo
Dergi Adı/ISSN || Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

BaşlıkbaşlayaniçerenISSN

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypes

My Account

LoginRegister

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV