Çoklu Doğrusal Regresyon Modellerinde Çoklu Bağlantı ve Aykırı Gözlem Durumunda Alternatif Tahmin Ed Latif Çetinkaya
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.
(Tanıtım Bülteninden)
Neden idefix?
Siparişinizi teslim aldığınız tarihten itibaren 14 gün içinde iade edebilir, iade sürecinin tamamlanmasının ardındansa ödemenizi hızla geri alabilirsiniz.
Kullanıcı dostu ara yüzümüz tüm ihtiyaçlarınıza eksiksiz yanıt verebilmek için tasarlandı. Deneyiminizi uçtan uca kusursuz kılmak adına çağrı merkezimiz ve canlı destek hattımızla ihtiyaç duyduğunuz her anda yanınızdayız!
Siparişlerinizin bir an önce ulaşması için sabırsızlandığınızın farkındayız. Sunduğumuz farklı teslimat seçenekleri arasından size en uygununu belirlemeniz, siparişinizi olabildiğince çabuk veya dilediğiniz zaman aralığında sorunsuz bir biçimde teslim etmemiz için yeterli.
