Çoklu doğrusal regresyon analizinde, modele dahil edilecek en uygun bağımsız değişken kümesini belirlemek amacıyla kullanılan Adımsal Regresyon (Stepwise Regression) yöntemini, İleri Doğru Seçim (Forward Selection) yönteminden ayıran en temel işlem özelliği aşağıdakilerden hangisidir?
- Modele daha önceki adımlarda dahil edilmiş bir değişkenin, yeni bir değişken eklendikten sonra istatistiksel anlamlılığını yitirmesi durumunda modelden çıkarılabilmesiAnswer
- BAnalize tüm bağımsız değişkenler modeldeymiş gibi başlanması ve her adımda en düşük anlamlılığa sahip değişkenin elenmesi
- CModele bir kez dahil edilen değişkenin, analiz sonlanana kadar kesinlikle modelde kalmaya devam etmesi
- DDeğişkenlerin modele giriş sırasının sadece basit korelasyon katsayılarına göre belirlenmesi
- ESadece belirtme katsayısını () artıran değişkenlerin modele alınması ve hata terimlerinin varyansının dikkate alınmaması
Answer
Modele daha önceki adımlarda dahil edilmiş bir değişkenin, yeni bir değişken eklendikten sonra istatistiksel anlamlılığını yitirmesi durumunda modelden çıkarılabilmesi
Adımsal regresyon yöntemi, her adımda modele yeni bir değişken ekledikten sonra, modelde halihazırda bulunan tüm değişkenlerin anlamlılığını yeniden test eder. Eğer yeni eklenen değişken nedeniyle eski bir değişkenin modele katkısı istatistiksel olarak anlamsız hale gelirse (F-to-remove kriteri), o değişken modelden çıkarılır. İleri doğru seçim yönteminde ise modele giren bir değişken bir daha asla çıkarılmaz.
Step-by-Step Solution
Key Concept
Adımsal regresyon, ileri doğru seçim ve geriye doğru elemenin bir kombinasyonudur; en önemli farkı, modele girmiş bir değişkenin daha sonra anlamsızlaşması durumunda çıkarılabilmesine olanak tanımasıdır.