Regresyon Analizinde Kullanılan Yanlı Tahmin Edicilerin Etkinliklerinin Karşılaştırılması
Öz
Regresyon analizinde,
katsayıları tahmin etmek için en yaygın olarak kullanılan yöntem, En küçük
kareler (EKK) yöntemidir. Bu yönteminin kullanılabilmesi için değişkenler
arasında ilişki olmaması gerekir. Açıklayıcı değişkenlerin birbirleriyle
ilişkili olduğu durumlarda EKK tahmin yönteminin kullanılması yanlış model
bulgularına ve kullanımına neden olur. Bu tür birbiriyle bağımlılık gösteren
bağımsız değişkenlerle analiz yapmak için farklı yanlı tahmin ediciler
geliştirilmiştir. Literatürde, yaygın olarak kullanılan yanlı tahmin ediciler,
gerek gerçek veri gerekse Monte Carlo simülasyonu yapılarak kendi aralarında
karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Akdeniz, F.and Kaçıranlar, S. 1995. “On the Almost Unbiased Generalized Liu Estimator and Unbiased Estimation of the Bias and MSE”, Comm. Statist. Theory Methods, 24, 1789-1797.
- Crouse, R. H., Jin, C., Hanumara, R. C. 1995. “Unbiased Ridge Estimation with Prior Information and Ridge Trace”, Comm. Statist. Theory Methods, 24 9, 2341-2354.
- Farrar, D. E. and Glauber, R. R. 1967. “Multicollinearity in regression analysis: the problem revisited”, Rev. Econ. Statist. 49(1):92–107.
- Gruber, M. H. J. (1998) “Improving Efficiency by Shrinkage: The James-Stein and Ridge Regression Estimators”, Marcell Dekker, Inc. New York.
- Hinkley, D.V. 1977. “Jackknifing in unbalanced situations”, Technometrics, 19, 285–292.
- Hoerl, A. and Kennard, R. 1970. “Ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems”, Technometrics, 12: 55–67.
- Hongchang, H. and Yuhe, X. 2013. “Jackknifed Liu estimator İn Linear regresiion Models”, Wuhan University Journal of Natural Sciences, 18, 331-336.
- Kibria, B.M.G. 2003. “Performance of some new ridge regression estimators”, Commun. Stat. Simul Comput. 32:2389-2413.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Nilgün Yıldız
*
0000-0002-4084-1969
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
31 Ağustos 2019
Gönderilme Tarihi
21 Aralık 2018
Kabul Tarihi
13 Mayıs 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 12 Sayı: 2