Soru

Zorluk: OrtaGeriye Doğru Eleme Yöntemi (Backward Elimination)

Bir iktisatçı, bir bölgedeki konut fiyatlarını (YY); konutun büyüklüğü (X1X_1), konutun yaşı (X2X_2), şehir merkezine uzaklığı (X3X_3) ve oda sayısı (X4X_4) bağımsız değişkenleri ile tahmin etmek istemektedir. Tüm değişkenlerin modele dahil edildiği tam model aşamasında, α=0,05\alpha = 0,05 anlamlılık düzeyinde yapılan t-testleri sonucunda katsayılara ilişkin p-değerleri aşağıda sunulmuştur:

Değişkenp-değeri
X1X_10,0040,004
X2X_20,5800,580
X3X_30,0250,025
X4X_40,0900,090

Geriye doğru eleme yöntemi (backward elimination) kullanılarak model seçimi yapıldığı düşünüldüğünde, algoritmanın bu aşamasındaki uygulamasıyla ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

  1. X2X_2 değişkeni modelden çıkarılmalı ve kalan değişkenlerle regresyon denklemi yeniden tahmin edilmelidir.Cevap
  2. B
    P-değeri 0,050,05 anlamlılık düzeyinden büyük olan X2X_2 ve X4X_4 değişkenleri modele anlamlı katkı sağlamadığı için bu aşamada birlikte çıkarılmalıdır.
  3. C
    Model seçimine boş bir modelle başlanmalı ve p-değeri en küçük olan X1X_1 değişkeni modele ilk olarak dahil edilmelidir.
  4. D
    Model bu haliyle en iyi modeldir ve p-değeri anlamlılık düzeyine en yakın olan X4X_4 değişkeni çıkarılmadan sürece son verilmelidir.
  5. E
    Düzeltilmiş belirtme katsayısını (R2R^2) maksimize etmek için sadece p-değeri en düşük olan X1X_1 değişkeni modelde bırakılmalıdır.

Cevap

P-değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden büyük olan değişkenler arasında en yüksek p-değerine sahip olan değişken (X2X_2) modelden çıkarılmalı ve süreç devam etmelidir.
Geriye doğru eleme yönteminin temel kuralı, modeldeki tüm bağımsız değişkenlerle başlayıp, her adımda istatistiksel olarak en anlamsız (en yüksek p-değerine sahip) olan değişkeni tek başına modelden çıkarmaktır. Verilen tabloda X2X_2 değişkeninin p-değeri (0,5800,580), 0,050,05 eşik değerinden büyüktür ve anlamsız değişkenler arasındaki en yüksek değerdir. Bu nedenle ilk olarak bu değişkenin çıkarılması gerekir.

Adım Adım Çözüm

1
Anlamlılık düzeyinin kontrol edilmesi
X2X_2 (p=0,580p=0,580) ve X4X_4 (p=0,090p=0,090) değişkenlerinin α=0,05\alpha=0,05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamsız olduğu belirlenir.
P-değeri α\alpha değerinden büyük olan değişkenler modelden çıkarılma adayıdır.
2
Elenme kriterine göre değişkenin seçilmesi
P-değeri en yüksek olan (en az anlamlı) X2X_2 değişkeni ilk olarak elenmek üzere seçilir.
Geriye doğru eleme algoritması, her adımda sadece bir değişkenin çıkarılmasını öngörür.
3
Modelin güncellenmesi
X2X_2 dışlanarak X1,X3X_1, X_3 ve X4X_4 ile yeni bir regresyon modeli tahmin edilir.
Değişkenlerin çıkarılması, kalan değişkenlerin kısmi regresyon katsayılarını ve dolayısıyla p-değerlerini değiştirebilir (örneğin X4X_4 bir sonraki adımda anlamlı hale gelebilir).

Anahtar Kavram

Geriye Doğru Eleme Algoritması
Bu soruyu puanla