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
Yarı parametrik model Klein ve spady tahmin edicisi Nadaraya-Watson çekirdek kestiricisi
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Eylül 2008 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2008 Cilt: 1 Sayı: 3 |