Bir araştırmacı, kamu çalışanlarının performansını etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla çoklu doğrusal regresyon analizi yapmaktadır. Bağımsız değişkenlerin modele dahil edilme sürecinde 'İleri Doğru Seçim' (Forward Selection) yöntemini kullanmaya karar vermiştir.
Buna göre, İleri Doğru Seçim yönteminin başlangıç aşaması ve ilk değişkenin modele dahil edilme kriteriyle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- ASüreç tüm bağımsız değişkenlerin modelde bulunduğu tam modelle başlar ve her adımda modele katkısı en az olan değişken elenir.
- BModele dahil edilecek ilk değişken, bağımlı değişken ile arasındaki kısmi korelasyon katsayısı en düşük olan değişken olarak seçilir.
- Süreç modelde hiçbir bağımsız değişkenin yer almadığı boş modelle başlar ve bağımlı değişkenle en yüksek basit korelasyona sahip anlamlı değişken ilk olarak modele alınır.Cevap
- DModele eklenen her yeni değişkenin, düzeltilmiş belirtme katsayısını () her zaman artırması zorunludur; aksi takdirde analiz durdurulur.
- EModele dahil edilen bir değişken, sonraki adımlarda istatistiksel olarak anlamsız hale gelirse modelden derhal çıkarılır.
Cevap
İleri Doğru Seçim yöntemi hiçbir değişkenin olmadığı boş bir modelle başlar ve bağımlı değişkenle en yüksek basit korelasyona sahip anlamlı değişkeni ilk olarak modele dahil eder.
İleri Doğru Seçim yöntemi, algoritma gereği başlangıçta modelde hiçbir bağımsız değişkenin bulunmadığı bir aşamadan yola çıkar. İlk adımda, aday bağımsız değişkenler arasından bağımlı değişkenle olan doğrusal ilişkisi (basit korelasyonu) en güçlü ve anlamlı olan değişken modele dahil edilir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
İleri Doğru Seçim (Forward Selection) algoritması boş modelden başlayarak, her adımda modele en büyük katkıyı sağlayan anlamlı değişkeni ekler.
Daha Fazla Pratik
Adımsal (Stepwise) regresyon ile İleri Doğru Seçim yöntemi arasındaki temel fark olan 'değişken çıkarma' işlemini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s