Bu çalışmada çoklu bağlantı sorununa çözüm getirebilmek için birkaç regresyon modelinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Doğrusal regresyonda çoklu bağlantının olması durumunda yanlış kestirim değerleri, kestirim için yanlı varyanslar gibi yanlışlıklar ortaya çıkar. Bu yüzden, kısmi en küçük kareler regresyonu (PLSR), ridge regresyon (RR), temel bileşenler regresyonu (PCR) gibi yöntemler, çoklu bağlantı sorununu aşmak için önerilmiştir. Bu çalışmada yöntemler, farklı derecelerde çoklu bağlantıya sahip veri kümeleri için bir benzetim çalışmasıyla karşılaştırılmıştır. Regresyon model kestirimleri için bütün sonuçlar hata kareler ortalaması bakımından birbirleriyle karşılaştırılmıştır. PLSR yönteminin bağımsız değişken sayısının çok olduğu durumda iyi bir yöntem olduğu ve RR yönteminin ise gözlem sayısı ve çoklu bağlantı sayısının çok olduğu durumda iyi bir yöntem olduğu sonuçları elde edilmiştir. PCR yönteminin benzetim çalışması senaryolarında tercih edilebilir bir yöntem olmadığı görülmüştür.
Ridge regresyon Kısmi en küçük kareler regresyonu Çoklu bağlantı Temel bileşenler regresyonu.
Ridge Regression Partial Least Square Regression Multicollinearity Principal Component Regression
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 25 Aralık 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 9 Sayı: 2 |