AN APPLICATION OF LATENT ROOT REGRESSION MODELS TO REAL DATA SET

Year 2009, Volume: 4 Issue: 4, 104 - 109, 01.05.2009

Yüksel Terzi

Abstract

Latent regression models are powerful tools for studying the relation between a latent outcome variable and observed covariates. However, model selection can not be performed using methods from standard regression models due to the unobserved nature of latent outcome variables. In this study, selection of variables that have effect on the tobacco growth in black sea area was performed using latent regression model.

Keywords

Latent Root Regression, Ordinary Least Square (OLS), Tobacco, Regression Analysis, The Best Model Selection,

LATENT REGRESYON MODELLERİN GERÇEK VERİ KÜMESİNE UYGULAMASI

Abstract

Latent Regresyon modelleri gözlenen açıklayıcı değişkenlerle bir Latent bağımlı değişkeni arasındaki ilişkiyi açıklamada kullanılan güçlü yöntemlerdir. Ancak Latent değişkenlerinin gözlenemeyen yapısı nedeniyle model seçimi standart regresyon yöntemleri kullanılarak yapılamamaktadır. Bu çalışmada Latent Regresyon modeli kullanılarak Karadeniz Bölgesi'ndeki Tütün üretimini etkileyen değişkenlerin seçimi üzerinde duruldu.

Keywords

Latent Root Regresyon, En İyi Model Seçimi, Geliştirilmiş En Küçük Kareler, Tütün, Regresyon Analizi,