Coklu Dogrusal Regresyon Modellerinde Coklu Baglanti Ve Aykiri Gozlem Durumunda Alternatif Tahmin Edicilerin Etkinliklerinin Incelenmesi

Dr. Öğr. Üyesi Aydın Karakoca

Henüz puanlanmamış

0 paylaşım

Okuma Kaydı Raf

Bu çalışmada çoklu doğrusal regresyon modellerinde çoklu bağlantı ve aykırı gözlem sorunlarının birlikte bulunduğu problemler için alternatif tahmin ediciler incelenmiştir. Modelde yer alan bağımsız değişkenler arasında çoklu bağlantı sorununun varlığında En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile elde edilen parametre tahminleri yansızlık özelliklerini korumalarına rağmen varyanslar olduğundan daha büyük çıkabilmektedir. Bu durumun çözümü için literatürde yer alan Ridge ve Liu tahmin edicileri sıklıkla kullanılmaktadır. Aykırı gözlem problemi ise EKK tahmin edicileri ile parametre tahminlerinde ve hipotez testlerinde çeşitli sorunlar ortaya çıkmaktadır. Aykırı gözlem sorunu için M tahmin edicileri literatürde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada bahsedilen problemlerin aynı anda var olduğu durumlar için alternatif tahmin yöntemleri incelenmiştir. Detaylı bir simülasyon çalışması sonucunda literatürde önerilen M tahmin edicileri kullanılarak M-Ridge ve M-Liu tahmin edicilerinin performansları Ridge ve klasik EKK yöntemleriyle karşılaştırılmıştır.