Soru

Zorluk: KolayOran ve Regresyon Tahminleyicilerinin Karşılaştırılması

Basit rastgele örnekleme yönteminde, kitle ortalamasını tahmin etmek amacıyla yardımcı değişken (xx) bilgisi kullanıldığında; oran tahminleyicisinin (yˉR\bar{y}_R) varyansının, doğrusal regresyon tahminleyicisinin (yˉlr\bar{y}_{lr}) varyansına eşit olması için gereken temel koşul aşağıdakilerden hangisidir?

  1. İlgilenilen değişken (yy) ile yardımcı değişken (xx) arasındaki ilişkinin doğrusal olması ve regresyon doğrusunun orijinden (başlangıç noktasından) geçmesiCevap
  2. B
    Değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olması ancak regresyon doğrusunun yy eksenini pozitif bir sabit değerde kesmesi
  3. C
    Değişkenler arasındaki korelasyon katsayısının (ρ\rho) tam olarak 11 değerine eşit olması
  4. D
    Yardımcı değişkenin değişim katsayısının (CxC_x), ilgilenilen değişkenin değişim katsayısından (CyC_y) büyük olması
  5. E
    Korelasyon katsayısının ρ>Cx2Cy\rho > \frac{C_x}{2C_y} koşulunu sağlaması

Cevap

İlgilenilen değişken ile yardımcı değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olması ve regresyon doğrusunun orijinden geçmesi durumunda oran tahminleyicisi ile regresyon tahminleyicisi aynı varyansa sahip olur.
Oran tahminleyicisi, yardımcı değişken ile ilgilenilen değişken arasındaki oranın kitle boyunca sabit olduğunu ve ilişkinin başlangıç noktasından geçtiğini varsayar. Regresyon tahminleyicisi ise bu ilişkiyi daha genel bir doğrusal modelle (y=a+bxy = a + bx) açıklar. Eğer gerçek kitlede regresyon doğrusu tam olarak orijinden geçiyorsa, iki tahminleyicinin varyansları birbirine eşit olur.

Adım Adım Çözüm

1
Tahminleyicilerin varsayımlarını karşılaştırın.
Regresyon tahminleyicisi y=a+bx+ey = a + bx + e modelini kullanırken, oran tahminleyicisi y=Rx+ey = Rx + e (yani a=0a=0) modelini temel alır.
Her iki tahminleyicinin hangi matematiksel modeller üzerine inşa edildiğini anlamak farkı belirler.
2
Varyansların eşitlendiği özel durumu belirleyin.
Eğer kitledeki gerçek ilişki orijinden geçen bir doğru ise (a=0a=0), regresyon katsayısı (bb) oran değerine (RR) eşit olur ve hata kareler toplamı minimize edilir.
Regresyon tahminleyicisi en küçük kareler yöntemiyle varyansı minimize eder; oran tahminleyicisi ise sadece doğru orijinden geçtiğinde bu minimuma ulaşır.

Anahtar Kavram

Tahminleyici Etkinliği ve Orijin Varsayımı

Daha Fazla Pratik

Regresyon tahminleyicisinin her zaman (asemptotik olarak) oran tahminleyicisinden daha küçük veya ona eşit varyansa sahip olduğunu unutmayın.
Tahmini Süre:45s
Bu soruyu puanla