Bezostaja buğdayının fiyatına etki eden bazı donelerin alternatif regresyon yöntemleriyle karşılaştırılması

Öz

Regresyon analizi iki ya da daha fazla değişken arasındaki sebep sonuç ilişkisini inceleyen, bu konu ile ilgili tahminler yapabilmek için matematiksel model kuran tekniktir. Bu çalışmada, fiyata etki eden değişkenler ile fiyat arasındaki doğrusal bağıntı incelenmiştir. 12 aylık Bezostaja buğday çeşidi verisini modelleyen çoklu regresyon analizi ile parametre tahmin yöntemleri karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Model parametrelerinin tahmin edicilerinden; En küçük kareler yöntemi (EKK), En küçük mutlak sapma regresyon (LAD) yöntemi, M-Regresyon yöntemi, Parametrik olmayan regresyon yöntemi, Bayes regresyon yöntemi ele alınmıştır. Çoklu lineer regresyon modeline mevcud verilere söz konusu yöntemler uygulanarak tahminler yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak uygun tahmin yöntemi önerilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri seti için Parametrik Olmayan Regresyon tahmin yöntemi uygun bir tahmin edici olarak görülse de HKO ve AIC kriterine göre EKK tahmin yöntemi bu veri seti için en uygun yöntemi olarak öne çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Çoklu regresyon
• Buğday
• Alternatif tahmin yöntemleri

Kaynakça

1. Akaike, H. (1970). “Statistical Predictor Identification”, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 22, pp. 203-217.
2. Akdeniz, F., ve Öztürk, F. (1996). Lineer Modeller, A.Ü.F.F. Döner Sermaye İşletmesi Yayınları, No:38, Ankara.
3. Alma, Ö.G., ve Vupa, Ö. (2008). Regresyon Analizinde Kullanılan En Küçük Kareler ve En Küçük Medyan Kareler Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Sdü Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi (E-Dergi). 3(2) 219-229.
4. Anonim (2010a). Hububat alım ve satış esaslarına ilişkin uygulama yönetmeliği, TMO.
5. Birkes, D., ve Dodge Y. (1993). Alternative Methods Of Regression. USA. A Wiley Interscience Publication. John Wiley & Sons, INC.
6. Ekinci, E.B.M., Alhan A., Ergör Z.B. (2016). Parametrik Olmayan Regresyon Analizi: Faiz oranı, Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Örneği. Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt: 2, Sayı: 9, Ankara.
7. Hardle, W. (1990). Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press, s. 4-5.
8. Huber, P. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathmatical Statistics, vol.35, pp.73-101.

9. Jabr, R. (2005). “Power system Huber M-estimation with equality and inequality constraints,” Electric Power System Research, 74, 239-246.
10. Karadavut, U., Genç, A., Tozluca, A., Kınacı, İ., Aksoyak, Ş., Palta, Ç., Pekgör, A. (2005). Nohut (Cicer arietinum L.) Bitkisinde Verime Etki Eden Bazı Karakterlerin Alternatif Regresyon Yöntemleriyle Karşılaştırılması. Tarım Bilimleri Dergisi 2005, 11 (3) 328-333.
11. Montgomery, D. C. and E. A. Peck. (1992). Intoduction to Lineer Regression Analysis, 2nd ed., John Wiley and Sons, New York.
12. Newton, H.J., Carroll, J.H., Wang, N., Whiting, D. (1996). Statistics 30x Class Notes. University of Leeds. U.K.
13. Şahinler, S. (2000). En Küçük Kareler Yöntemi ile Doğrusal Regresyon Modeli Oluşturmanın Temel Prensipleri. MKÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 5 (1-2): 5773.