Question

Difficulty: MediumReferans (Temel) Kategori Seçimi ve Yorumu

Bir iktisatçı, kamu çalışanlarının aylık gelirlerini (YY) mezuniyet derecelerine göre analiz etmektedir. Mezuniyet derecesi; Lisans, Yüksek Lisans ve Doktora olmak üzere üç grupta toplanmıştır. "Lisans" mezunları temel (referans) grup olarak seçilmiş ve yapılan analiz sonucunda aşağıdaki tahmini regresyon modeli elde edilmiştir:

Y^=32.000+7.500D1+16.000D2\hat{Y} = 32.000 + 7.500 D_1 + 16.000 D_2

Bu modelde D1D_1, kişi Yüksek Lisans mezunu ise 1, değilse 0; D2D_2 ise kişi Doktora mezunu ise 1, değilse 0 değerini alan kukla (dummy) değişkenlerdir.

Buna göre, Doktora mezunu bir kamu çalışanının tahmini aylık geliri kaç TL'dir?

  1. A
    16.000
  2. B
    32.000
  3. C
    39.500
  4. 48.000Answer
  5. E
    55.500

Answer

Doktora mezunu bir çalışanın tahmini aylık geliri 48.000 TL'dir.
Doktora mezunlarını temsil eden D2D_2 değişkeni 1 değerini aldığında, model sabit terim (32.00032.000) ile bu değişkenin katsayısının (16.00016.000) toplamına eşit olur. Bu da 48.00048.000 TL sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Kategorik değişken için modele girilecek değerleri belirleyin.
Doktora mezunu için D2=1D_2 = 1 ve D1=0D_1 = 0 olur.
Modele dahil edilen kukla değişkenler, ilgili kategori için 1 değerini alır; Doktora mezunu olmayanlar için (Lisans ve Yüksek Lisans) D2D_2 sıfırdır.
2
Belirlenen değerleri regresyon denklemine yerleştirin.
Y^=32.000+7.500(0)+16.000(1)\hat{Y} = 32.000 + 7.500(0) + 16.000(1)
Tahmini değeri bulmak için bağımsız değişkenlerin değerleri modele yansıtılmalıdır.
3
Aritmetik işlemleri gerçekleştirin.
Y^=32.000+16.000=48.000\hat{Y} = 32.000 + 16.000 = 48.000
Sabit terim (referans grup ortalaması) ile kukla değişken katsayısının (fark) toplamı, hedef grubun tahmini ortalamasını verir.

Key Concept

Kukla değişkenli modellerde katsayılar, referans kategoriye göre meydana gelen ortalama farkı gösterir.

Practice More

Referans kategorinin değiştirilmesi durumunda katsayıların nasıl güncelleneceğini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Rate this question