Çoklu doğrusal regresyon analizinde bağımsız değişkenler arasında yüksek dereceli doğrusal ilişkilerin bulunması (çoklu doğrusal bağlantı sorunu) ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- En Küçük Kareler (EKK) tahmincileri sapmasız (unbiased) kalmaya devam eder ancak varyansları büyüdüğü için etkinliklerini kaybederler.Cevap
- BÇoklu doğrusal bağlantı varlığında En Küçük Kareler (EKK) tahmincileri sapmalı (biased) hale gelir.
- CTolerans değeri arttıkça Varyans Şişirme Faktörü () değeri de artar.
- DBağımsız değişkenler arasında hiç korelasyon bulunmadığında Varyans Şişirme Faktörü () değeri 0 olur.
- EÇoklu doğrusal bağlantı sorunu, parametre tahminlerine ait standart hataların yapay olarak küçülmesine neden olur.
Cevap
En Küçük Kareler (EKK) tahmincileri sapmasızlık özelliğini korur ancak varyansları büyüdüğü için etkinliklerini kaybederler.
Çoklu doğrusal bağlantı durumunda En Küçük Kareler (EKK) tahmincileri sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini korumaya devam ederler. Ancak bağımsız değişkenler arasındaki yüksek korelasyon, parametre tahminlerinin varyanslarının (ve standart hatalarının) aşırı derecede büyümesine neden olur. Bu durum, tahminlerin hassasiyetini kaybetmesine ve 'etkin olmayan' tahminciler haline gelmesine yol açar.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Çoklu Doğrusal Bağlantının Tahminci Özellikleri ve Ölçütleri (VIF/Tolerans)
İpuçları
1
Çoklu doğrusal bağlantının tahmincilerin sapmasızlığına mı yoksa varyansına mı etki ettiğini düşünün.
2
(Varyans Şişirme Faktörü) ismindeki 'şişirme' kelimesi, standart hataların ve varyansların başına ne geldiği hakkında bir ipucu verir.
Daha Fazla Pratik
VIF değeri 10'dan büyük olan bir değişkenin modeldeki anlamlılık testleri (t-testi) üzerindeki etkisini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s