Question

Difficulty: MediumEKK Tahmincileri ve Matris Çözümleri

Sabit terimli bir basit doğrusal regresyon modeli Y=β0+β1X1+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \epsilon, matris formunda Y=Xβ+ϵY = X\beta + \epsilon olarak ifade edilmektedir. n=25n = 25 gözlem içeren bu modelin tahmini için hesaplanan (XX)1(X'X)^{-1} matrisi ve XYX'Y vektörü aşağıda verilmiştir:

(XX)1=[0,20,10,10,5],XY=[5020](X'X)^{-1} = \begin{bmatrix} 0,2 & -0,1 \\ -0,1 & 0,5 \end{bmatrix}, \quad X'Y = \begin{bmatrix} 50 \\ 20 \end{bmatrix}

Buna göre, modeldeki eğim parametresinin (β^1\hat{\beta}_1) En Küçük Kareler (EKK) tahmin değeri kaçtır?

  1. 5Answer
  2. B
    8
  3. C
    12
  4. D
    23
  5. E
    30

Answer

Modeldeki eğim katsayısının (β^1\hat{\beta}_1) EKK tahmin değeri 5'tir.
Verilen matrislerin çarpımı sonucunda β^\hat{\beta} vektörü [8,5][8, 5]' olarak hesaplanır. Soruda istenen eğim katsayısı β^1\hat{\beta}_1 olduğu için sonuç 5'tir.

Step-by-Step Solution

1
EKK tahminci vektörü için gerekli matris formülünü belirle.
β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1} X'Y
Çoklu doğrusal regresyonda parametrelerin matris çözümü bu temel formül ile gerçekleştirilir.
2
Verilen matris ve vektörü çarparak parametre vektörünü hesapla.
[β^0β^1]=[0,20,10,10,5][5020]\begin{bmatrix} \hat{\beta}_0 \\ \hat{\beta}_1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0,2 & -0,1 \\ -0,1 & 0,5 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 50 \\ 20 \end{bmatrix}
Vektörün ilk elemanı sabit terimi, ikinci elemanı ise ilk bağımsız değişkenin eğim katsayısını verir.
3
Eğim katsayısı (β^1\hat{\beta}_1) için satır ve sütun çarpımını gerçekleştir.
β^1=(0,1×50)+(0,5×20)=5+10=5\hat{\beta}_1 = (-0,1 \times 50) + (0,5 \times 20) = -5 + 10 = 5
Matris çarpımı kuralları gereği, ters matrisin ikinci satırı ile XYX'Y vektörü çarpılarak sonuca ulaşılır.

Key Concept

Çoklu doğrusal regresyon modellerinde parametre vektörü β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'Y formülüyle tahmin edilir ve Gauss-Markov varsayımları altında bu tahminciler 'En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici' (BLUE) özelliğine sahiptir.

Hints

1
EKK tahmin vektörünü bulmak için (XX)1(X'X)^{-1} matrisi ile XYX'Y vektörünü çarpmanız gerekir.
2
Eğim katsayısı β^1\hat{\beta}_1, elde edeceğiniz sonuç vektörünün ikinci elemanıdır.

Practice More

Varyans-kovaryans matrisini kullanarak katsayıların standart hatalarının hesaplanması konusuna çalışabilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s
Rate this question