Yıl 2019, Cilt 9 , Sayı 3, Sayfalar 393 - 400 2019-07-15

A Method to Detect Influential Observations in Multiple Linear Regression Analysis
Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem

Ufuk EKİZ [1]


It is so important to determine outlier, influence and leverage points in multiple linear regression analysis for the accuracy of statistical inferences. To detect the influence observations, Nurunnabi et al. (2016) proposed a  robust influence distance (ID). However, the determination of observations that would not be used in the calculations of this distance are based on non-robust statistics. Thus, it is affected by outliers. In this paper, it is suggested that influence distance based on robust estimators (RID) could be used for detecting influence observations. Moreover ID and RID’s which were used to determine outliers, are applied to two known data sets and are compared based on simulation studies. The results show that RID based on RLS performs the best

Çoklu doğrusal regresyon analizinde aykırı, etkili ve kaldıraç noktaları belirlemek istatistiksel çıkarsamaların doğruluğu açısından son derece önemlidir. Nurunnabi vd. (2016) tarafından sağlam etkili uzaklık (EU) ölçüsü regresyon analizinde etkili gözlemlerin belirlenmesi için önerilmiştir. Ancak bu yöntemde hesaplamalarda kullanılmayacak gözlemlerin belirlenmesi sağlam olmayan istatistiklere dayanmaktadır. Dolayısıyla bu yöntem aykırı gözlemlerden etkilenecektir. Bu çalışmada sağlam tahmin edicilere dayalı etkili uzaklık (SEU) ölçüsünün etkili gözlemleri belirlemekte kullanılması önerilmiştir. Ayrıca etkili gözlemleri belirlemekte EU ve SEU 'ların iyi bilinen iki gerçek veriye uygulanması ve simülasyon çalışması ile karşılaştırılmaları gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler içerisinde en iyi sonuçlar yeniden ağırlıklandırılmış en küçük kareler (YEKK) sağlam tahmin edicisine dayalı SEU 'lar üzerinden elde edilmiştir.

  • Barnett, V. and Lewis, T., 1994, Outliers in Statistical Data. New York: John Wiley & Sons.
  • Cook, R. D. and Weisberg, S., 1982, Residuals and Influence in Regression (Chapman & Hall, New York.
  • Georgios Pitselis, 2013, A review on robust estimators applied to regression credibility., Journal of Computational and Applied Mathematics. 239, 231-249.
  • Graybill, F. A. 1976. Theory and Application of the Linear Model, North Scituate, Mass.: Duxbury Press.
  • Nurunnabi A.A.M., M. Nasser and A.H. M. R. Imon, 2016. Identification and classification of multiple outlers, high leverege points and influential observations in linear regresion., Journal of Applied Statistics, Vol. 43, No. 3, 509-525.
  • Rousseeuw P. J. and B.C. van Zomeren. 1990, Unmasking multivariate outliers and leverage points. Journal of the American Statistical Association, 85:633–651.
  • Rousseeuw PJ, Leroy AM., 1987, Robust regression and outlier detection. NewYork: Wiley Interscience.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-4004-0336
Yazar: Ufuk EKİZ (Sorumlu Yazar)
Kurum: GAZİ ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜ, İSTATİSTİK TEORİSİ ANABİLİM DALI
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 15 Temmuz 2019

Bibtex @araştırma makalesi { gumusfenbil449411, journal = {Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, issn = {2146-538X}, address = {}, publisher = {Gümüşhane Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {9}, pages = {393 - 400}, doi = {10.17714/gumusfenbil.449411}, title = {Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem}, key = {cite}, author = {EKİZ, Ufuk} }
APA EKİZ, U . (2019). Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , 9 (3) , 393-400 . DOI: 10.17714/gumusfenbil.449411
MLA EKİZ, U . "Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2019 ): 393-400 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusfenbil/issue/46153/449411>
Chicago EKİZ, U . "Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2019 ): 393-400
RIS TY - JOUR T1 - Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem AU - Ufuk EKİZ Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.17714/gumusfenbil.449411 DO - 10.17714/gumusfenbil.449411 T2 - Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 393 EP - 400 VL - 9 IS - 3 SN - 2146-538X- M3 - doi: 10.17714/gumusfenbil.449411 UR - https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.449411 Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem %A Ufuk EKİZ %T Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem %D 2019 %J Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi %P 2146-538X- %V 9 %N 3 %R doi: 10.17714/gumusfenbil.449411 %U 10.17714/gumusfenbil.449411
ISNAD EKİZ, Ufuk . "Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 / 3 (Temmuz 2019): 393-400 . https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.449411
AMA EKİZ U . Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2019; 9(3): 393-400.
Vancouver EKİZ U . Çoklu Doğrusal Regresyon Analizinde Etkili Gözlemlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2019; 9(3): 400-393.