Soru

Zorluk: Çok zorEKK (En Küçük Kareler) Varsayımları Genel Çerçevesi

Y=Xβ+uY = X\beta + u şeklinde matris formunda ifade edilen bir çoklu doğrusal regresyon modelinde, XX deterministik (sabit) değerlerden oluşan tam sütun rankına sahip bir matris ve uu hata terimleri vektörüdür. Modelin temel varsayımlarından E(u)=0E(u) = 0 koşulu sağlanırken, hata terimlerinin varyans-kovaryans matrisinin E(uu)=ΩE(uu') = \Omega olduğu tespit edilmiştir. Burada Ω\Omega, köşegen unsurları birbirinden farklı olan ve/veya köşegen dışı unsurları sıfırdan farklı değerler alabilen, pozitif tanımlı simetrik bir matristir (Yani E(uu)σ2IE(uu') \neq \sigma^2 I).

Bu durum dikkate alındığında, standart En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicisi olan β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'Y'nin istatistiksel özellikleri hakkında aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

  1. Tahmin edici doğrusal ve sapmasız olma özelliklerini korur, ancak Gauss-Markov teoremi uyarınca 'en iyi' (minimum varyanslı/etkin) doğrusal sapmasız tahmin edici olma vasfını yitirir.Cevap
  2. B
    Küresel varyans varsayımı ihlal edildiği için Gauss-Markov teoreminin ön koşulları tümüyle ortadan kalkar ve EKK sapmalı (biased) bir tahmin ediciye dönüşür.
  3. C
    Modelde değişen varyans veya otokorelasyon problemleri ortaya çıksa da, hata terimlerinin beklenen değeri sıfır olduğu sürece EKK etkin (minimum varyanslı) kalmaya devam eder.
  4. D
    Hata terimlerinin bu varyans-kovaryans yapısı, modelde şiddetli çoklu doğrusal bağlantı bulunduğuna işaret eder ve bu durum katsayıların sapmalı sonuçlar vermesine neden olur.
  5. E
    Matristeki köşegen dışı elemanların sıfırdan farklı olması modele gereksiz değişkenlerin alındığını (aşırı belirleme) gösterir; bu hata tahmin edicileri doğrudan sapmalı hale getirir.

Cevap

Doğru seçenek, EKK tahmin edicisinin doğrusal ve sapmasız kalacağını, ancak en küçük varyanslı (etkin) olma vasfını yitireceğini belirten ifadedir.
EKK tahmin edicisinin beklentisi hesaplandığında, E(β^)=β+(XX)1XE(u)E(\hat{\beta}) = \beta + (X'X)^{-1}X'E(u) eşitliği ortaya çıkar. Soruda E(u)=0E(u) = 0 olduğu açıkça belirtildiği için tahmin edici mutlak surette sapmasızdır (β\beta'ya eşittir). Hata terimlerinin varyans-kovaryans matrisinin Ω\Omega olması (E(uu)σ2IE(uu') \neq \sigma^2 I), hata terimleri arasında değişen varyans (heteroskedastisite) veya ardışık bağımlılık (otokorelasyon) olduğuna işaret eder. Gauss-Markov teoremine göre bu durum, tahmin edicinin 'en küçük varyanslı' (etkin) olma özelliğini ortadan kaldırır. Sonuç olarak EKK doğrusal ve sapmasızdır, ancak artık BLUE (En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici) değildir.

Adım Adım Çözüm

1
EKK tahmin edicisinin matris denklemini ve parametre formunu yazın.
β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'Y denkleminde Y=Xβ+uY = X\beta + u yerine konduğunda, β^=β+(XX)1Xu\hat{\beta} = \beta + (X'X)^{-1}X'u elde edilir.
Tahmin edicinin özelliklerini inceleyebilmek için hata terimine (uu) bağlı açık formuna ulaşmak gerekir.
2
Tahmin edicinin sapmasızlık (unbiasedness) koşulunu test edin.
E(β^)=E(β)+(XX)1XE(u)E(\hat{\beta}) = E(\beta) + (X'X)^{-1}X'E(u). Verilenlere göre E(u)=0E(u) = 0 olduğundan, E(β^)=β+0=βE(\hat{\beta}) = \beta + 0 = \beta bulunur.
Sapmasızlık özelliğinin Ω\Omega varyans-kovaryans matrisine değil, yalnızca hata terimlerinin sıfır ortalamasına bağlı olduğunu ispatlamak.
3
Gauss-Markov teoreminin etkinlik (efficiency) şartını hatırlayın ve Ω\Omega matrisi ile karşılaştırın.
EKK'nın kendi sınıfında en küçük varyansa sahip olabilmesi için E(uu)=σ2IE(uu') = \sigma^2 I olmalıdır. Soru kökünde E(uu)σ2IE(uu') \neq \sigma^2 I olduğu belirtilmiştir.
Küresel varyans varsayımının (değişen varyans ve otokorelasyon olmaması) ihlal edildiğini ve bunun doğrudan etkinlik kaybına yol açtığını belirlemek.
4
Çıkarımları sentezleyerek seçenekleri eleyin.
Tahmin edici kesinlikle sapmasız kalır, ancak etkinliğini kaybeder. Çoklu bağlantı veya aşırı belirleme gibi problemler uu'nun kovaryansı ile değil, XX matrisi ile ilgilidir.
İstatistiksel sonuçları netleştirerek yanlış neden-sonuç ilişkisi kuran çeldiricileri doğru tespit edebilmek.

Anahtar Kavram

EKK Varsayımlarının İhlalinde Sapmasızlık ve Etkinlik Ayrımı
Bu soruyu puanla