Regresyon analizinde, bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi olan ve modeldeki diğer bağımsız değişkenlerle korelasyonu bulunan bir değişkenin analiz dışında bırakılması (eksik belirleme hatası) durumunda, modele dahil edilen değişkenlere ait En Küçük Kareler () katsayı tahmincileri için aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?
- ATahminciler sapmasızlık ve tutarlılık özelliklerini korurlar.
- Tahminciler hem sapmalı hem de tutarsız hale gelirler.Cevap
- CTahminciler sapmasız kalırlar ancak etkin (en küçük varyanslı) değildirler.
- DEğim katsayıları sapmasız kalırken sadece sabit terim sapmalı olur.
- ETahminciler tutarlı kalırlar ancak sadece küçük örneklemlerde sapmalıdırlar.
Cevap
Eksik belirleme hatası durumunda katsayı tahmincileri hem sapmalı hem de tutarsız hale gelirler.
Doğru seçenek, tahmincilerin hem sapmalı hem de tutarsız hale geleceğini belirtmektedir. Teorik olarak, modele dahil edilmesi gereken bir değişken dışlandığında, bu değişkenin etkisi hata terimine () dahil olur. Eğer dışlanan değişken modeldeki diğer değişkenlerle ilişkili ise, bağımsız değişkenler ile hata terimi arasında korelasyon doğar. Bu durum Gauss-Markov varsayımlarını bozar ve tahmincilerinin sapmasızlık ve tutarlılık özelliklerini yitirmesine neden olur.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)
İpuçları
1
Modelden çıkarılan bir değişkenin hata terimi ile bağımsız değişkenler arasında bir bağ kurup kurmadığını düşünün.
Daha Fazla Pratik
Dışlanan değişken ile modeldeki değişkenler arasında korelasyon sıfır olsaydı tahmincilerin hangi özelliklerinin değişeceğini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s