Bir araştırmacı, birimlik bir örneklem üzerinden adet bağımsız değişken içeren çoklu doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin etmiştir.
Yapılan varsayım kontrollerinde; bağımsız değişkenlerin hata terimi ile ilişkisiz olduğu () ve hata terimleri arasında ardışık bağımlılık bulunmadığı () tespit edilmiştir. Ancak, modeldeki bağımsız değişkenlerden birinin değeri büyüdükçe, hata terimlerinin varyansının da sistematik olarak arttığı gözlemlenmiştir.
Gauss-Markov teoremi ve klasik regresyon varsayımları çerçevesinde, ortaya çıkan bu durumun EKK tahmin edicileri () ve istatistiksel sonuçlar üzerindeki etkisiyle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- EKK tahmin edicileri sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini korur; ancak en küçük varyanslı (etkin) olma özelliğini yitirir ve tahmin edilen standart hatalar güvenilir olmayacağından istatistiksel testler ( ve ) geçersiz hale gelir.Cevap
- BHata terimlerindeki bu sistematik varyans değişimi, tahmin edicilerin etkinlik özelliğini etkilemezken, katsayıların beklenen değerinin gerçek parametrelerden sapmasına (biased) neden olur.
- CBu gözlem, bağımsız değişkenler arasında yüksek derecede çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) bulunduğunun kanıtıdır ve katsayı tahminlerinin sapmalı hesaplanmasına yol açar.
- DDeğişen varyans varlığında EKK tahmin edicileri "En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici" (BLUE) olmaya devam eder, fakat bireysel katsayı testleri için testi yerine testinin kullanılması zorunlu olur.
- EHata terimleri arasında ardışık bağımlılık (otokorelasyon) bulunmadığı bilindiğinden, değişen varyans tespit edilse dahi EKK tahmin edicileri minimum varyanslı (etkin) olma özelliğini kesinlikle sürdürür.
Cevap
EKK tahmin edicileri sapmasızlık özelliğini korur; ancak etkin olma özelliğini yitirir ve tahmin edilen standart hatalar güvenilir olmayacağından istatistiksel testler geçersiz hale gelir.
Soruda tanımlanan durum değişen varyans (heteroskedastisite) problemidir. Gauss-Markov teoremine göre, varsayımı sağlandığı sürece EKK tahmin edicileri sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini korur. Ancak tahmin edicilerin, tüm doğrusal ve sapmasız tahmin ediciler arasında en küçük varyansa sahip (etkin/BLUE) olabilmesi için hata terimlerinin varyansının sabit olması zorunludur. Varyans değiştiğinde tahmin ediciler etkinliğini yitirir. Ayrıca, standart EKK standart hata formülleri sabit varyans varsayımına dayandığı için hesaplanan standart hatalar yanlış (sapmalı) olur; bu standart hataları kullanan ve istatistikleri de güvenilirliklerini yitirerek geçersiz hale gelir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Değişen Varyansın (Heteroskedastisite) EKK Tahmincilerine ve Çıkarsamalara Etkisi