Examkin

Soru

Zorluk: Ortaİleri Doğru Seçim Yöntemi (Forward Selection)

Çoklu doğrusal regresyon analizinde, modele dahil edilecek en uygun bağımsız değişken alt kümesini belirlemek amacıyla "İleri Doğru Seçim" (Forward Selection) yöntemi uygulanmaktadır. Modele ilk bağımsız değişkenin kabul edilmesinin ardından, ikinci bir bağımsız değişkenin modele dahil edilme sürecinde temel alınan öncelikli kriter aşağıdakilerden hangisidir?

  1. A
    Modeldeki mevcut değişken ile en yüksek korelasyona sahip olan değişkenin, çoklu doğrusal bağlantı riskine rağmen öncelikle seçilmesi
  2. B
    Modelde bulunan değişken dikkate alınmaksızın, bağımlı değişken ile en yüksek basit korelasyona sahip olan sıradaki değişkenin seçilmesi
  3. Modelde halihazırda bulunan değişkenin etkisi arındırıldıktan sonra, bağımlı değişken ile en yüksek kısmi korelasyona sahip olan ve anlamlılık eşiğini sağlayan değişkenin seçilmesiCevap
  4. D
    Modeldeki değişken sayısını artırarak düzeltilmiş belirtme katsayısını (Rdu¨zeltilmis\c2R^2_{düzeltilmiş}) her durumda en yüksek seviyeye çıkaracak olan değişkenin seçilmesi
  5. E
    Modele tüm aday değişkenlerin dahil edilip, p-değeri en büyük olan değişkenin sistemden çıkarılmasıyla başlayan sürecin bir parçası olarak değişkenin belirlenmesi

Cevap

İleri doğru seçim yönteminde ikinci değişken, modeldeki mevcut değişkenin etkisi arındırıldıktan sonra bağımlı değişkenle en yüksek kısmi korelasyona sahip olan ve belirlenen anlamlılık düzeyini karşılayan değişken arasından seçilir.
İleri doğru seçim yönteminde (Forward Selection), süreç boş bir modelle başlar. İlk olarak bağımlı değişkenle en yüksek basit korelasyona sahip olan değişken modele alınır. Bu aşamadan sonra, modele eklenecek her yeni değişken için aday değişkenlerin, modelde halihazırda bulunan değişkenlerin etkisi arındırıldıktan sonra bağımlı değişkenle olan ilişkisine (kısmi korelasyon) bakılır. En yüksek kısmi korelasyona (veya kısmi F değerine) sahip olan ve belirlenen anlamlılık düzeyini sağlayan değişken modele dahil edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Yöntemin başlangıç aşamasını ve ilk seçim kriterini tanımlama
İleri doğru seçim boş modelle başlar; bağımlı değişken (YY) ile en yüksek basit korelasyona sahip olan bağımsız değişken (XiX_i) modele ilk olarak girer.
Yöntemin temel çalışma prensibi, modele en yüksek katkıyı sağlayan değişkenle başlamaktır.
2
İlk değişken eklendikten sonraki seçim mekanizmasını analiz etme
İkinci değişkenin seçimi için, modelde bulunan ilk değişkenin etkisi kontrol edilmelidir. Bu durumda bağımlı değişken ile aday değişkenler arasındaki 'kısmi korelasyon' (partial correlation) hesaplanır.
Basit korelasyon, diğer değişkenlerin etkisini hesaba katmaz; ancak çoklu modelde bir değişkenin 'ilave' katkısını ölçmek için kısmi ilişkiye bakılmalıdır.
3
Giriş ve durdurma kriterini uygulama
En yüksek kısmi korelasyona sahip olan değişkenin istatistiksel olarak anlamlı (p<αgiris\cp < \alpha_{giriş}) olması durumunda modele dahil edilmesine karar verilir.
Modelin karmaşıklığını gereksiz yere artırmamak için istatistiksel anlamlılık bir eşik değer (entry significance) olarak kullanılır.

Anahtar Kavram

İleri doğru seçim yönteminde (Forward Selection) değişkenler, modeldeki mevcut değişkenlerin etkisi sabit tutulduğunda bağımlı değişkeni en iyi açıklayan (en yüksek kısmi korelasyon veya kısmi F değeri) kritere göre birer birer eklenir.
Tahmini Süre:1m 30s
Bu soruyu puanla

Konular

İleri Doğru Seçim Yöntemi (Forward Selection)

Bu konudan daha fazla soru