İki düzeyli bağımlı değişken modelinin yarı parametrik tahmini

Öz

Anahtar Kelimeler

• -

İki düzeyli bağımlı değişken modelinin yarı parametrik tahmini

Öz

İki düzeyli bağımlı değişken durumunda model tahmini için üç temel yaklaşım vardır. Bunlar, parametrik, parametrik olmayan ve yarı parametrik yaklaşımlardır. Parametrik yaklaşımda çok fazla varsayıma ihtiyaç duyulduğundan dolayı sonuçların güvenilirliği de giderek azalmaktadır. Parametrik olmayan yaklaşımda hiçbir varsayım yapılmamakta fakat açıklayıcı değişken sayısının fazla olması durumunda model tahmini zorlaşmaktadır. Bu çalışmada ise parametrik model varsayımlarının sağlanmaması durumunda parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımların en iyi yönlerini alan yarı parametrik yöntem tanıtılmıştır. Bu yöntemde model tahmini iki aşamada elde edilmektedir. İlk aşamada parametreler, Klein ve Spady’nin yarı parametrik en çok olabilirlik tahmin edicisi ile, ikinci aşamada ise ilgilenilen olayın gerçekleşme olasılıkları, parametrik olmayan Nadaraya-Watson çekirdek kestirim yöntemi ile tahmin edilmiştir. Bu modelin uygulanabilirliği sayısal bir örnek ile gösterilmiştir

Anahtar Kelimeler

• Yarı parametrik model, Klein ve spady tahmin edicisi, Nadaraya-Watson çekirdek kestiricisi

Kaynakça

1. A. Agresti, (1990), An Introduction to Categorical Data Analysis, 1st. ed., John Wiley&Sons, New York.
2. E. Akkaya, (2008), Mide Kanseri Verileri İçin Cox Regresyon Çözümlemesi, Rapor, Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü, İleri İstatistik Projeleri, Ankara.
3. J.H. Aldrich, F. D. Nelson, (1984), Linear Probability, Logit and Probit Models, Sage Publications, London.
4. D. R. Cox, N. Wermuth, (1992), A Comment on the Coefficient of Determination for Binary Responses, The American Statistician, 46 (1), 1-4.
5. W. Hardle, M. Müller, S. Sperlich, A. Werwatz, (2004), Nonparametric and Semiparametric Models, Springer-Verlag, New York.
6. J. L.Horowitz, (1998), Semiparametric Methods in Econometrics, Springer-Verlag, New York.
7. J. L. Horowitz, (1993), Semiparametric Estimation of a Work-Trip Mode Choice Model, Journal of Econometrics, 58, 49-70.
8. W. Klein, R. H. Spady, (1993), An Efficient Semiparametric Estimator for Binary Response Models, Econometrica, 61, 387-421.

9. E. A. Nadaraya, 1964, On Estimating Regression, Theory of Probability and its Applications, 10, 186-190.
10. D. A. Powers, Y. Xie, (2000), Statistical Methods for Categorical Data Analysis, Academic Press.
11. I.Proença, A. Werwatz, (1994), Comparing Parametric and Semiparametric Binary Response Models, Sonderforschungsbereich, Humboldt Universitaet, Berlin.
12. I. Proença, S. Silva, 2001, Parametric and Semiparametric Specification Tests for Binary Choice Models: A Comparative Simulation Study, Econometrics, Econ WPA, No: 0508008.
13. G. S. Watson, (1964), Smooth Regression Analysis, Sankhya, Series A, 26, 359-72.