Bir araştırmacı, kurduğu basit doğrusal regresyon modelinde hata terimlerinin normal dağılım göstermediğini, ancak diğer tüm klasik varsayımların (sabit varyans, sıfır ortalama ve otokorelasyon yokluğu) sağlandığını tespit etmiştir. Bu verilere göre, En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle elde edilen parametre tahmin edicileri hakkında aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?
- Tahmin ediciler hâlâ En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici (BLUE) olma özelliğini korur.Cevap
- BTahmin ediciler sapmalı (biased) hale gelir ve gerçek parametre değerlerinden uzaklaşır.
- CTahmin edicilerin varyansı artık minimum değildir ve etkinlik özelliği kaybolur.
- DKüçük örneklemlerde katsayılar için yapılan ve testleri tam olarak doğru sonuçlar vermeye devam eder.
- EModelin belirtme katsayısı () hesaplanamaz veya matematiksel olarak anlamsız hale gelir.
Cevap
Tahmin ediciler hâlâ En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici (BLUE) olma özelliğini korur.
Gauss-Markov Teoremi uyarınca, hata terimlerinin sıfır ortalamalı, sabit varyanslı ve otokorelasyonsuz olması, EKK tahmin edicilerinin BLUE (En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici) olması için gerekli ve yeterli şartlardır. Normallik varsayımı ise bu teoremin bir bileşeni olmayıp, sadece küçük örneklemlerde istatistiksel çıkarım (hipotez testleri ve güven aralıkları) yapabilmek için modele eklenir. Dolayısıyla normallik ihlali katsayıların sapmasızlık ve etkinlik (minimum varyans) özelliklerini bozmaz.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Gauss-Markov Teoremi ve Normallik Varsayımı Ayrımı
Daha Fazla Pratik
Değişen varyans (heteroskedastisite) durumunda EKK tahmin edicilerinin BLUE özelliklerinden hangisini kaybettiğini inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s