@article{article_750869, title={ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI HALİNDE ENKÜÇÜK KARELER TEKNİĞİNİN ALTERNATİFİ YANLI TAHMİN TEKNİKLERİ VE BİR UYGULAMA}, journal={Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi}, volume={1}, pages={105–126}, year={2005}, author={Albayrak, Ali Sait}, keywords={Least Squares Technique,Ridge Regression,Principal Components Regression and Multicolinearity.}, abstract={Bu çalışmanın amacı, beden ağırlığının tahmin edilmesinde yanlı tahmin tekniklerinin [Ridge Regression RR ve Principal Component PC ] enküçük kareler [Least Squares LS ] tekniğine karşı etkinliğini araştırmaktır. Bu amaçla beden ağırlığı ile açıklayıcı değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin tahmininde LS ve yanlı tahmin tekniklerinin RR ve PC göreceli tahmin geçerlilikleri karşılaştırılmaktadır. Araştırmada, bağımsız değişkenler arasındaki yüksek çoklu doğrusal bağlantı problemine dayanarak RR ve PC tekniklerinin LS tekniğine göre daha düşük standart hatalı, durağan ve kuramsal beklentilere uygun tahminler sağlayacağı beklenmiştir.}, number={1}, publisher={Zonguldak Bulent Ecevit University}