Regresyon modelinde, bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi olan ve modeldeki diğer bağımsız değişkenlerle korelasyonu bulunan önemli bir değişkenin model dışında bırakılması (eksik belirleme hatası) durumunda, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin özellikleri hakkında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?
- Tahmin ediciler hem sapmalı hem de tutarsızdır.Cevap
- BTahmin ediciler sapmasız kalır ancak varyansları şişmiştir.
- CTahmin ediciler sapmasızdır fakat artık etkin değildir.
- DTahmin ediciler sadece düşük örneklem hacminde sapmalıdır, örneklem arttıkça tutarlı hale gelir.
- ETahmin ediciler sapmasızdır ancak belirtme katsayısı () hatalı hesaplanır.
Cevap
Modelde bulunması gereken ilgili bir değişkenin dışlanması durumunda En Küçük Kareler tahmin edicileri hem sapmalı hem de tutarsız hale gelir.
Doğru seçenekte belirtildiği üzere, regresyon modeline dahil edilmesi gereken önemli bir değişken dışarıda bırakıldığında ve bu değişken modele dahil edilen diğer değişkenlerle ilişkili olduğunda, EKK tahmin edicileri gerçek parametre değerlerini yansıtmaz (sapma) ve örneklem boyutu ne kadar artarsa artsın bu hata düzelmez (tutarsızlık).
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)
Daha Fazla Pratik
Eksik değişken sapmasının hangi durumlarda sıfır olacağını (dışlanan değişkenin katsayısının sıfır olması veya diğer değişkenlerle ilişkisiz olması) araştırabilirsiniz.
Tahmini Süre:45s