Question

Difficulty: MediumArtık Analizi ve Model Seçimi

Bir Kalkınma Ajansı uzmanı, illerin 'Sürdürülebilir Kalkınma Endeksi' (YY) puanlarını tahmin etmek amacıyla iki farklı regresyon modeli geliştirmiştir. Model 1'de 3 bağımsız değişken, Model 2'de ise bu değişkenlere ek olarak 2 yeni değişken daha (toplam 5 değişken) kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına ilişkin özet istatistikler aşağıdaki tabloda sunulmuştur:

İstatistikModel 1Model 2
Bağımsız Değişken Sayısı (kk)35
Belirleme Katsayısı (R2R^2)0,780,81
Düzeltilmiş R2R^2 (Aˉdj.R2Ādj. R^2)0,750,72
Akaike Bilgi Kriteri (AICAIC)320,5345,8

Buna göre, model seçimi ve istatistiksel değerlendirme ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

  1. Model 1 tercih edilmelidir; çünkü düzeltilmiş R2R^2 değerinin daha yüksek ve AICAIC değerinin daha düşük olması modelin daha etkin olduğunu gösterir.Answer
  2. B
    Model 2 tercih edilmelidir; çünkü R2R^2 değerinin yüksek olması, bağımlı değişkendeki değişimin daha büyük bir kısmının açıklandığını kanıtlar.
  3. C
    Model 2 tercih edilmelidir; çünkü bağımsız değişken sayısı arttıkça modelin tahmin gücü ve hata terimlerinin normalliği her zaman artar.
  4. D
    Her iki model de eşdeğerdir; çünkü her iki modelin de R2R^2 değerleri istatistiksel olarak anlamlı bir fark göstermemektedir.
  5. E
    Model 1 tercih edilmelidir; ancak bunun temel nedeni AICAIC değerinin yüksek olmasının modelin bilgi içeriğinin fazla olduğunu göstermesidir.

Answer

Model 1'in seçilmesi gerektiğini belirten, düzeltilmiş R-kare ve AIC değerlerine dayanan ifade doğrudur.
Model 1'in tercih edilmesi gerektiğini savunan ifade doğrudur; çünkü istatistiksel model seçiminde 'en az değişkenle en yüksek açıklayıcılık' (parsimoni) hedeflenir. Model 2'de değişken sayısı artmasına rağmen düzeltilmiş R-kare değerinin düşmesi ve AIC değerinin yükselmesi, modele eklenen yeni değişkenlerin modele anlamlı bir katkı sağlamadığını, aksine modelin karmaşıklığını gereksiz yere artırdığını gösterir.

Step-by-Step Solution

1
R2R^2 ve Düzeltilmiş R2R^2 değerlerini karşılaştırın.
Model 2'nin R2R^2 değeri (0,81) daha yüksek olsa da, serbestlik derecesine göre düzeltilmiş R2R^2 değeri (0,72), Model 1'in değerinden (0,75) daha düşüktür.
Modele eklenen yeni değişkenlerin açıklayıcılığa katkısı, serbestlik derecesi kaybını telafi edememiştir.
2
AICAIC (Akaike Bilgi Kriteri) değerlerini inceleyin.
Model 1 için AIC=320,5AIC = 320,5 iken Model 2 için AIC=345,8AIC = 345,8 olarak hesaplanmıştır.
Model seçiminde daha düşük AICAIC değerine sahip olan model, bilgi kaybını minimize ettiği için tercih edilir.
3
Karar verin.
Model 1 seçilir.
Hem düzeltilmiş R2R^2 hem de AICAIC kriterleri Model 1'in daha parsimoniyel (az değişkenle yüksek açıklayıcılık) ve etkin olduğunu göstermektedir.

Key Concept

Model Seçim Kriterleri (Parsimoni İlkesi)

Practice More

Benzer bir soruda BIC (Bayesian Information Criterion) değerlerini karşılaştırarak parsimoni ilkesini pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:1m 40s
Rate this question