Çoklu doğrusal regresyon analizinde en uygun bağımsız değişken kümesini belirlemek için kullanılan Adımsal Regresyon (Stepwise Regression) yöntemini, İleriye Doğru Seçim (Forward Selection) yönteminden ayıran temel işlem aşağıdakilerden hangisidir?
- AAnalize tüm bağımsız değişkenlerin yer aldığı tam modelle başlanarak anlamsız değişkenlerin tek tek elenmesi
- Modele dahil edilen bir değişkenin, sonraki adımlarda yeni değişkenlerin eklenmesiyle anlamsızlaşması durumunda modelden çıkarılabilmesiCevap
- CSadece belirtme katsayısını () en çok artıran değişkenin seçilmesi ve modelden asla çıkarılmaması
- DBağımsız değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı probleminin çözümünde tek yöntem olarak kullanılması
- EHer adımda modele giren değişkenin, sadece diğer değişkenlerle korelasyonu sıfır ise kabul edilmesi
Cevap
Adımsal regresyonu diğerlerinden ayıran özellik, modele giren bir değişkenin daha sonra anlamsızlaşması durumunda modelden çıkarılabilmesidir.
Doğru cevap, yöntemin 'adım adım' ilerlerken sadece ekleme değil, aynı zamanda çıkarma işlemi de yapabildiğini belirten ifadedir. Adımsal regresyonda, bir değişken modele dahil edildikten sonra, eklenen yeni değişkenlerin etkisiyle istatistiksel olarak anlamlılığını kaybedebilir (kısmi F değeri düşebilir). Bu durumda yöntem, o değişkeni modelden uzaklaştırır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Adımsal Regresyonda Değişkenlerin Geriye Dönük Kontrolü
İpuçları
1
Adımsal (Stepwise) kelimesi, hem ileri hem geri hareket edebilme yeteneğini çağrıştırmalıdır.
2
İleriye doğru seçimde (Forward) bir kapıdan giren değişken orada kalır; adımsal yöntemde ise kapıdan çıkanlar da olabilir.
Daha Fazla Pratik
Geriye Doğru Eleme (Backward Elimination) yönteminin başlangıç koşullarını ve durma kriterlerini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s