Bu çalışma, yarı parametrik regresyon modellerindeki etkili gözlemlerin rolünü ele almaktadır. katsayı vektörünün kestirimi üzerindeki etkili bir gözlem, modelin parametrik olmayan bileşeni f(x) üzerinde etkili olmayabilir, veya bunu tam tersini de söyleyebiliriz. Aynı zamanda, parametrik veya parametrik olmayan bileşen üzerinde etkili olmayan bir gözlem ortalama yanıt tahmincisinde etkili olabilir. Bu yüzden, her bir kestirici , ve yanıt değişkeni için etki ölçümleri üzerinde odaklandık. Literatürde, yarı parametrik regresyon modellerindeki etkili gözlemlerin tespit edilmesinde Cook’s uzaklık ölçüsü kullanılmaktadır. Veri kümelerinin belirli türlerinde Dffits, Dfbetas ve CovRatio istatistiklerinin etkili gözlemlerin tespitinde kullanımı yaygındır. Bu nedenle, çalışmamızda yarı parametrik regresyon modellerindeki herhangi bir etkili gözlemin tespit edilebilmesi için Dffits, Dfbetas, and CovRatio istatistiklerini önerdik. Etkili gözlemlerin tespit edilmesinde her bir ölçümün etkisi gerçek ve benzetim çalışması veri kümeleri kullanılarak ele alınmıştır.
Diagnostics measures influential observation smoothing spline smoothing parameter partially linear model (PLM)
Bu çalışma, yarı parametrik regresyon modellerindeki y = Xβ + f + εvektörünün kestirimi üzerindeki etkili bir gözlem, modelin parametrik etkili gözlemlerin rolünü ele almaktadır. katsayı CovRatio istatistiklerinin etkili gözlemlerin tespitinde kullanımı yaygındır. Bu nedenle, çalışmamızda yarı parametrik regresyon modellerindeki herhangi bir etkili gözlemin tespit edilebilmesi için Dffits, Dfbetas, and CovRatio istatistikleri önerilmiştir. Etkili gözlemlerin tespit edilmesinde her bir ölçümün etkisi gerçek ve benzetim çalışması veri kümeleri kullanılarak ele alınmıştır
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 2 Ocak 2015 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2015 |