Eğitim bilimleri alanında çalışan bir uzman, öğrencilerin haftalık ders çalışma süreleri () ile merkezi bir sınavdan aldıkları puanlar () arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Belirli bir noktadan sonra çalışma süresindeki artışın puana olan marjinal katkısının azaldığını, hatta aşırı çalışmanın yorgunluk nedeniyle puanı düşürebileceğini öngören uzman, bu durumu test etmek için . dereceden bir polinom regresyon modeli () kurmuştur.
Bu modelin tahmini, spesifikasyonu ve istatistiksel varsayımları dikkate alındığında, aşağıda verilen ifadelerden hangisi yanlıştır?
- Modele eklenen gibi yüksek dereceli terimlerin birbirleriyle yüksek oranda ilişkili olması nedeniyle ortaya çıkan çoklu doğrusal bağlantı sorunu, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin sapmalı (yanlı) hale gelmesine yol açar.Cevap
- BModelin derecesine karar verirken, modele sonradan eklenen en yüksek dereceli terimin katsayısının () istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını sınamak için bireysel -testi kullanılır.
- CModele istatistiksel olarak anlamsız olan daha yüksek dereceli bir polinom teriminin eklenmesi (aşırı belirleme), katsayı tahmin edicilerinin varyansını şişirse de sapmasızlık özelliğini ortadan kaldırmaz.
- DModele polinom derecesi artırılarak yeni bir terim eklendiğinde olağan belirtme katsayısı () asla azalmazken; yeni eklenen terimin açıklayıcı gücü düşükse düzeltilmiş belirtme katsayısı () azalabilir.
- EÖrneklem çapının olduğu sabit terim içeren bu modelde, genel anlamlılığı test eden varyans analizi (ANOVA) tablosundaki hata kareler toplamına (HKT) ilişkin serbestlik derecesi olarak hesaplanır.
Cevap
Çoklu doğrusal bağlantının EKK tahmin edicilerini sapmalı hale getireceğini iddia eden ifade yanlıştır.
En Küçük Kareler (EKK) yönteminde, modeldeki bağımsız değişkenler (burada ve gibi yüksek dereceli terimleri) arasında yüksek korelasyon bulunması çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorununu doğurur. Ancak ekonometrik teoriye göre, çoklu doğrusal bağlantı EKK tahmin edicilerinin sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini ortadan kaldırmaz. Tahmin ediciler hala sapmasızdır, yalnızca varyansları büyüdüğü için etkinlik (minimum varyans) özelliklerini kaybederler. Bu nedenle tahmin edicilerin sapmalı hale geleceğini belirten ifade kesinlikle yanlıştır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Polinom Regresyon Modellerinde EKK Varsayımları ve Çoklu Doğrusal Bağlantı
Tahmini Süre:1m 30s