TY  - JOUR
T1  - EN KÜÇÜK KARELER REGRESYONUNA ALTERNATİF BİR YÖNTEM: KANTİL REGRESYON
AU  - Çınar, Utku Kubilay
PY  - 2019
DA  - June
DO  - 10.33692/avrasyad.595467
JF  - Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi
JO  - Avrasyad
PB  - Kürşat ÖNCÜL
WT  - DergiPark
SN  - 2147-2610
SP  - 57
EP  - 71
VL  - 7
IS  - 18
LA  - tr
AB  - Kantil Regresyon yöntemi Koenker ve Bassett tarafından önerilmiĢ bir regresyonmodelidir. Kantil Regresyon yöntemi, dayanıklı (robust) bir regresyon Ģeklidir. Basit regresyonmodelleri ya da En Küçük Kareler yöntemi uç değerlere karĢı esnek değildir. Kantil Regresyonyöntemi, diğer regresyon yöntemlerine göre uç değerlere karĢı daha esnektir bu sebeple KantilRegresyon yöntemi çok çeĢitli uygulama alanlarında kullanılmaktadır. En Küçük Kareleryönteminde hataların varyansı konusunda bazı varsayımlar vardır. En Küçük Kareler (EKK)yöntemi, sapan değerlere (uç değerlere) karĢı esnek olmadığından, yapılan tahminietkilemektedir. Kantil Regresyon yöntemi, En Küçük Kareler yönteminin bu özelliğinden dolayıalternatif olarak geliĢtirilmiĢtir. Daha esnek bir yaklaĢım olduğundan bazı varsayımlara gerekduymaz. Kantil Regresyon, doğrusal modelde bağımlı değiĢkenin dağılımının koĢullumiktarlarını tahmin etmenin bir yoludur. Kantil Regresyonlar, veri kümelerinin koĢulludağılımındaki değiĢiklikleri görselleĢtirmek için kullanıĢlıdır. Kantil Regresyon yöntemi, özellikleuç değerlerin olduğu durumlarda kullanıĢlı bir yöntemdir. Bu çalıĢmanın amacı, KantilRegresyon yönteminin etkililiğini tekrar test etmektir. Bu amaçla, R programı üzerinden yapayolarak veri üretilmiĢtir. Veri setinde uç değerler içeren bağımlı ve bağımsız değiĢkenlerbulunmaktadır. Normal dağılım sergileyen veri seti üretildikten sonra uç değerler eklenip, toplamveri sayısı 400’de sınırlandırıldı. Yapay veri üretilmesinin sebebi ise teorik çalıĢmalarda, yapayveri üretmenin teoriyi daha iyi açıklayacağını düĢünülmesindendir. Normal dağılıma uygunveride, uç değerler eklenerek EKK yöntemi ve Kantil Regresyon yöntemi kıyaslanmıĢtır. Yapılansimülasyon çalıĢması sonunda uç değerler içeren veride, Kök Ortalama Hata Kare kriterideğerine göre Kantil Regresyon yönteminin performansı EKK yöntemine göre daha baĢarılıolduğu bulunmuştur. 
KW  - Kantil Regresyon
KW  - en küçük kareler yöntemi
KW  - uç değerler
CR  - .
UR  - https://doi.org/10.33692/avrasyad.595467
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/767955
ER  -