@article{article_369437, title={ÇOKLU İÇ İLİŞKİ SORUNU OLAN REGRESYON MODELİNİN HKO ÖLÇÜTÜ İLE BİR ETKİN TAHMİN EDİCİSİ}, journal={Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi}, volume={26}, pages={13–25}, year={2017}, author={Çabuk, H. Altan and Örk Özel, Sibel}, keywords={Genel Lineer Model,Çoklu İç İlişki,Genelleştirilmiş Maksimum Entropi,Bootstrap}, abstract={<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0cm;margin-bottom:.0001pt;text-align: justify;line-height:normal"> <span style="font-size:10.0pt;font-family:"Times New Roman","serif"">Bu çalışmada <span style="position:relative;top:5.0pt;mso-text-raise:-5.0pt"> <!--[if gte vml 1]> <v:shapetype id="_x0000_t75" coordsize="21600,21600" o:spt="75" o:preferrelative="t" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" filled="f" stroked="f"> <v:stroke joinstyle="miter"/> <v:formulas> <v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"/> <v:f eqn="sum @0 1 0"/> <v:f eqn="sum 0 0 @1"/> <v:f eqn="prod @2 1 2"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @0 0 1"/> <v:f eqn="prod @6 1 2"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="sum @8 21600 0"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @10 21600 0"/> </v:formulas> <v:path o:extrusionok="f" gradientshapeok="t" o:connecttype="rect"/> <o:lock v:ext="edit" aspectratio="t"/> </v:shapetype> <v:shape id="_x0000_i1025" type="#_x0000_t75" style=’width:57.75pt; height:15.75pt’ o:ole=""> <v:imagedata src="file:///C:\Users\DENIZZ~1\AppData\Local\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image001.wmz" o:title=""/> </v:shape> <![endif]--> <!--[if !vml]--> <img width="77" height="21" src="file:///C:/Users/DENIZZ~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.gif" v:shapes="_x0000_i1025"> <!--[endif]--> </span> <!--[if gte mso 9]> <xml> <o:OLEObject Type="Embed" ProgID="Equation.DSMT4" ShapeID="_x0000_i1025" DrawAspect="Content" ObjectID="_1575364619"> </o:OLEObject> </xml> <![endif]--> şeklinde ifade edilen genel lineer regresyon modeli ele alınmış olup Kaliforniya yoksulluk veri kümesi (Ramanathan, 2002) üzerinde analiz yapılmıştır. Açıklayıcı değişkenler matrisi X çoklu iç ilişkiye sahip olduğundan bu iç ilişkinin varlığı durumunda modeli en küçük kareler (EKK) ile tahmin e <a href="file:///C:/Users/Deniz%20ZEREN/Desktop/30.%20y%C4%B1l/2-Altan%20%C3%87abuk&amp;Sibel%20%C3%96rk.doc#_ftn1" name="_ftnref1" title=""> <span class="MsoFootnoteReference"> <!--[if !supportFootnotes]--> <span class="MsoFootnoteReference"> <span style="font-size: 10pt; line-height: 107%;">[1] </span> </span> <!--[endif]--> </span> </a>tmek hatalı sonuçlar verir. Bu problemin çözümü için yanlı fakat kararlı tahmin ediciler kullanılabilir. Çalışmada bu tahmin edicilerden genelleştirilmiş maksimum entropi (GME) tahmin edicisi ve ridge tahmin edici kullanılmış ve bu tahmin ediciler hata kareler ortalamasına (HKO) göre karşılaştırılmıştır. Uygulamada HKO’ların elde edilmesinde bootstrap yöntemi kullanılmıştır. Sonuçta, Kaliforniya yoksulluk veri kümesi için en iyi tahmin edicinin GME olduğuna karar verilmiştir. </span> </p> <div> <div id="ftn1"> </div> </div>}, number={3}, publisher={Cukurova University} }