IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
  • Volume:26 Issue:3 Special Issue
  • ÇOKLU İÇ İLİŞKİ SORUNU OLAN REGRESYON MODELİNİN HKO ÖLÇÜTÜ İLE BİR ETKİN TAHMİN EDİCİSİ...

ÇOKLU İÇ İLİŞKİ SORUNU OLAN REGRESYON MODELİNİN HKO ÖLÇÜTÜ İLE BİR ETKİN TAHMİN EDİCİSİ

Authors : H Altan Çabuk, Sibel Örk Özel
Pages : 13-25
View : 17 | Download : 8
Publication Date : 2017-12-21
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmada  şeklinde ifade edilen genel lineer regresyon modeli ele alınmış olup Kaliforniya yoksulluk veri kümesi (Ramanathan, 2002) üzerinde analiz yapılmıştır. Açıklayıcı değişkenler matrisi X çoklu iç ilişkiye sahip olduğundan bu iç ilişkinin varlığı durumunda modeli en küçük kareler (EKK) ile tahmin e [1] tmek hatalı sonuçlar verir. Bu problemin çözümü için yanlı fakat kararlı tahmin ediciler kullanılabilir. Çalışmada bu tahmin edicilerden genelleştirilmiş maksimum entropi (GME) tahmin edicisi ve ridge tahmin edici kullanılmış ve bu tahmin ediciler hata kareler ortalamasına (HKO) göre karşılaştırılmıştır. Uygulamada HKO’ların elde edilmesinde bootstrap yöntemi kullanılmıştır. Sonuçta, Kaliforniya yoksulluk veri kümesi için en iyi tahmin edicinin GME olduğuna karar verilmiştir.
Keywords : Genel Lineer Model, Çoklu İç İlişki, Genelleştirilmiş Maksimum Entropi, Bootstrap

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025