Regresyon analizinde, bazı fonksiyonel ilişkiler başlangıçta doğrusal bir yapıda olmayabilir. Ancak bu modeller, değişkenlerin veya parametrelerin uygun matematiksel dönüşümleriyle (logaritma alma, tersini alma vb.) "doğrusal hale getirilebilir" hale gelmektedir.
Buna göre, bir modelin doğrusal hale getirilmesindeki temel teknik amaç aşağıdakilerden hangisidir?
- AModeldeki bağımsız değişkenlerin (X) mutlaka doğrusal bir dağılım sergilemesini sağlamak
- BModelin belirtme katsayısını () otomatik olarak en yüksek seviyeye çıkarmak
- Modeli parametreleri açısından doğrusal forma dönüştürerek En Küçük Kareler (EKK) yöntemini uygulanabilir kılmakCevap
- DModeldeki hata terimlerinin (u) her zaman pozitif değerler almasını sağlamak
- EDeğişkenler arasındaki birim farklarını ortadan kaldırarak sadece standartlaştırılmış katsayıları hesaplamak
Cevap
Modeli parametreleri açısından doğrusal forma dönüştürerek En Küçük Kareler (EKK) yöntemini uygulanabilir kılmak
Klasik doğrusal regresyon modelinde temel varsayım, modelin parametreleri açısından doğrusal olmasıdır. Doğrusal olmayan ancak doğrusal hale getirilebilen modellerin (üstel, yarı-logaritmik vb.) dönüştürülme sebebi, bu parametreleri toplamsal bir forma sokarak En Küçük Kareler (EKK) yönteminin standart matematiksel prosedürlerini uygulanabilir kılmaktır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
EKK tahmincilerinin kullanılabilmesi için modelin parametreleri açısından doğrusal olması (linearity in parameters) zorunluluğu.
Daha Fazla Pratik
Doğrusal hale getirilmiş modellerde katsayıların (esneklik veya yarı-esneklik) nasıl yorumlandığına göz atabilirsiniz.
Tahmini Süre:45s