TY  - JOUR
TT  - ÇOKLU İÇ İLİŞKİ SORUNU OLAN REGRESYON MODELİNİN HKO ÖLÇÜTÜ İLE BİR ETKİN TAHMİN EDİCİSİ
AU  - Çabuk, H. Altan
AU  - Örk Özel, Sibel
PY  - 2017
DA  - October
JF  - Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
PB  - Çukurova Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 1304-8899
SP  - 13
EP  - 25
VL  - 26
IS  - 3
KW  - Genel Lineer Model
KW  - Çoklu İç İlişki
KW  - Genelleştirilmiş Maksimum Entropi
KW  - Bootstrap
N2  - Buçalışmada  şeklinde ifade edilengenel lineer regresyon modeli ele alınmış olup Kaliforniya yoksulluk verikümesi (Ramanathan, 2002) üzerinde analiz yapılmıştır. Açıklayıcı değişkenlermatrisi X çoklu iç ilişkiye sahip olduğundan bu iç ilişkinin varlığı durumundamodeli en küçük kareler (EKK) ile tahmin e[1]tmekhatalı sonuçlar verir. Bu problemin çözümü için yanlı fakat kararlı tahminediciler kullanılabilir. Çalışmada bu tahmin edicilerden genelleştirilmişmaksimum entropi (GME) tahmin edicisi ve ridge tahmin edici kullanılmış ve butahmin 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 GMEolduğuna karar verilmiştir.
CR  - Akdeniz, F., Çabuk, A. ve Güler, H., 2011. Generalized Maximum Entropy Estimators: Applications to the Portland Cement Dataset. The Open Statistics and Probability Journal, 3, 13-20
Belsley, D. A., Kuh, E., & Welsch, R. E., 1980. Regression diagnostics, New York, Wiley.
CR  - Campbell, R. C., & Hill, C. R. (2001). Maximum Entropy Estimation in Economic Models with Linear Inequality Restrictions. Deparmental Working Papers. Department of Economics, Lousiana State University, 1-29.
CR  - Çabuk, A. ve Akdeniz, F., 2007. İçilişki ve genelleştirilmiş maksimum entropi  tahmin edicileri, Journal of Statistical Research, 5(2), 1-19.
Efron, B. (1979). Bootstrap methods: another look at the jacknife. The Annals of Statistics, 7(1), 1-26.
Golan, A., Judge, G., & Miller, D. (1996). Maximum entropy econometrics: robust estimation with limited data. John Wiley & Sons, New York, USA.
CR  - Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55-67.
CR  - Hoerl, A. E., Kennard, R.W., & Baldwin, K. F. (1975). Ridge regression: some simulation. Communication in Statistics, 4, 105-123.
CR  - Jaynes, E. T. (1957). Information theory and statistical mechanics II. Physics Rewiev, 108(2), 171-190.
CR  - Lawless, J. F., & Wang, P. (1976). A simulation study of ridge and other regression estimators. Communications in Statistics-Theory and Methods, 14, 1589-1604.
CR  - Pukelsheim, F. (1994). The three sigma rule. The American Statistician, 48(2), 88-91.
CR  - Ramanathan, R. (2002). Introductory Econometrics With Applications. Fifth Edition, Harcourt College Publishers.
Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
CR  - Vazquez, J. M., Panudulkitti, P., & Timofeev, A. (2009). Urbanization and the poverty level. International Studies Program Working Paper 9-14 (updated), Georgia State University.
UR  - http://dergipark.org.tr/tr/pub/cusosbil/issue//369437
L1  - http://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/388345
ER  -