Çoklu doğrusal regresyon modellerinde değişken seçimi yapılırken kullanılan adımsal regresyon (stepwise regression) yönteminde, daha önce modele dahil edilmiş olan bir bağımsız değişkenin ilerleyen adımlarda modelden çıkarılabilmesinin temel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?
- Modele yeni bir değişken eklendikten sonra, halihazırda modelde bulunan değişkenlerin kısmi anlamlılıklarının (F-to-remove) yeniden test edilmesiCevap
- BModelin başlangıçta tüm bağımsız değişkenleri içerecek şekilde kurulması ve anlamlı olmayanların sırayla elenmesi
- CModele eklenen her yeni değişkenin düzeltilmiş belirtme katsayısını () bir önceki adıma göre mutlaka artırması zorunluluğu
- DDeğişkenlerin modele giriş sırasının korelasyon katsayılarına göre önceden kesin olarak belirlenmiş olması
- EModelde çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) riskini tamamen ortadan kaldırmak için değişkenlerin rastgele seçilmesi
Cevap
Modele yeni bir değişken eklendikten sonra, mevcut değişkenlerin kısmi anlamlılıklarının (F-to-remove) yeniden test edilmesi adımsal regresyonun ayırt edici özelliğidir.
Adımsal regresyon yöntemi, ileri doğru seçim (forward selection) yönteminin bir modifikasyonudur. Temel farkı, modele yeni bir değişken eklendikten sonra modelde halihazırda bulunan her bir değişkenin 'kısmi anlamlılığının' (partial F-test) tekrar kontrol edilmesidir. Eğer bir değişken, yeni eklenenlerin etkisiyle artık istatistiksel olarak anlamlı bir katkı sağlamıyorsa (F değeri kritik değerin altına düşerse) modelden çıkarılır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Adımsal regresyon, değişkenlerin hem eklenebildiği hem de çıkarılabildiği dinamik ve iteratif bir model seçimi algoritmasıdır.
Daha Fazla Pratik
İleri doğru seçim, geriye doğru eleme ve adımsal regresyon yöntemlerinin varsayımları ve hangi durumlarda farklı sonuçlar verebileceğini karşılaştıran tabloları inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s