Model Seçimi ve Spesifikasyon Hataları

91 soru

Soru 41Soru

Regresyon modellerinde, bağımlı değişkeni açıklamada kuramsal veya istatistiksel bir katkısı bulunmayan gereksiz bir bağımsız değişkenin modele dahil edilmesi durumu aşağıdakilerden hangisi ile adlandırılır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Aşırı belirleme

Cevap

Modele kuramsal olarak gereksiz bir bağımsız değişkenin dahil edilmesi aşırı belirleme (over-specification) olarak adlandırılır.
Modele kuramsal veya istatistiksel bir önemi olmayan gereksiz değişkenlerin dahil edilmesi 'aşırı belirleme' olarak tanımlanır. Bu durumda modelin tahmin gücü olumsuz etkilense de parametre tahminleri sapmasızlığını korur; ancak varyanslar büyür ve etkinlik kaybolur.

Adım Adım Çözüm

1
Modele müdahale edilen durumu analiz etme
Modele bağımlı değişkenle ilişkisi olmayan 'gereksiz' bir değişkenin eklendiği saptanmıştır.
Spesifikasyon hataları; değişken seçimi, fonksiyonel form ve ölçüm hataları olarak sınıflandırılır.
2
Tanımlanan durumu uygun terminoloji ile eşleştirme
Modele gereksiz değişken eklenmesi 'Aşırı Belirleme' kavramına karşılık gelir.
Literatürde gereksiz değişken ekleme durumu aşırı belirleme, gerekli değişkeni dışlama ise eksik belirleme olarak adlandırılır.

Anahtar Kavram

Spesifikasyon Hatası Türleri: Aşırı Belirleme (Over-specification)
Tahmini Süre:45s
Soru 42Soru

Çoklu doğrusal regresyon analizinde kullanılan değişken seçim yöntemlerinden biri olan Adımsal Regresyon (Stepwise Regression) yöntemini, İleri Doğru Seçim (Forward Selection) yönteminden ayıran temel özellik aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Modele daha önceki adımlarda dahil edilen bir değişkenin, sonraki adımlarda anlamsız hale gelmesi durumunda modelden çıkarılabilmesi

Cevap

Adımsal regresyon yöntemini diğerlerinden ayıran temel özellik, modele eklenen bir değişkenin sonraki aşamalarda istatistiksel olarak anlamsızlaşması durumunda modelden çıkarılmasına izin vermesidir.
Adımsal regresyon (Stepwise Regression), ileri doğru seçim yönteminin geliştirilmiş bir versiyonudur. İleri doğru seçim yönteminde modele giren bir değişken bir daha asla modelden çıkarılamazken; adımsal yöntemde her yeni değişken eklendiğinde, modelde halihazırda bulunan eski değişkenlerin 'anlamlılıklarını koruyup korumadıkları' test edilir. Eğer yeni bir değişkenin sisteme girişi, daha önce girmiş bir değişkenin açıklayıcı gücünü yitirmesine (istatistiksel olarak anlamsız hale gelmesine) neden olursa, o eski değişken modelden çıkarılır.

Adım Adım Çözüm

1
Yöntemlerin başlangıç noktalarını karşılaştırın.
Hem Adımsal hem de İleri Doğru Seçim yöntemleri modele hiçbir değişken almadan (sadece sabit terimle) başlar.
Yöntemlerin temel benzerliğini belirlemek için.
2
Ekleme ve çıkarma mantığını analiz edin.
İleri Doğru Seçim sadece ekleme yapar. Adımsal yöntem ise ekleme yaptıktan sonra, modeldeki tüm değişkenlerin anlamlılığını tekrar kontrol eder.
Yöntemler arasındaki temel farkı ortaya koymak için.
3
Çıkarma kriterini tanımlayın.
Eğer bir değişkenin modele katkısı (kısmi F değeri) belirlenen kritik değerin altına düşerse, bu değişken modelden atılır.
Adımsal regresyonun döngüsel mantığını doğrulamak için.

Anahtar Kavram

Adımsal Regresyonun Dinamik Yapısı

İpuçları

1
Adımsal kelimesi hem ileri hem geri hareket edebilmeyi çağrıştırır.
2
İleri doğru seçim yönteminde kapıdan içeri giren bir daha çıkamaz; adımsal yöntemde ise kapı her zaman dışarıya da açılabilir.

Daha Fazla Pratik

İleri doğru seçim ve adımsal regresyonun aynı veri seti üzerinde farklı sonuçlar verip veremeyeceğini araştırabilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 43Soru

Bir araştırmacı, bağımlı değişken YY ile bağımsız değişkenler X1,X2X_1, X_2 ve X3X_3 arasındaki ilişkiyi incelemek için geriye doğru eleme (backward elimination) yöntemini kullanmaktadır. Başlangıçta tüm değişkenlerin yer aldığı tam modeldeki pp-değerleri ve en yüksek pp-değerine sahip değişken modelden çıkarıldıktan sonraki yeni modelin pp-değerleri aşağıda verilmiştir (α=0,05\alpha = 0,05):

DeğişkenTam Model (pp-değeri)X3X_3 Çıkarıldıktan Sonra (pp-değeri)
X1X_10,030,030,010,01
X2X_20,070,070,040,04
X3X_30,120,12-

Buna göre, geriye doğru eleme algoritması tamamlandığında nihai (final) modelde yer alan değişkenler aşağıdakilerin hangisinde doğru verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: X1X_1 ve X2X_2

Cevap

Nihai modelde X1X_1 ve X2X_2 değişkenleri yer alır.
Geriye doğru eleme süreci tam modelle başlar. İlk adımda p=0,12p=0,12 ile en yüksek anlamsız değere sahip olan X3X_3 elenir. X3X_3 elendikten sonra yapılan ikinci tahminde, başlangıçta anlamsız (0,070,07) olan X2X_2 değişkeninin pp-değeri 0,040,04'e düşerek anlamlı hale gelmiştir. X1X_1 zaten anlamlıdır (0,010,01). Modelde artık α=0,05\alpha=0,05 düzeyinden büyük pp-değeri kalmadığı için algoritma bu noktada durur ve modelde X1X_1 ile X2X_2 kalır.

Adım Adım Çözüm

1
Başlangıç modelini ve anlamlılık düzeyini belirle.
Tam model (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) kurulur ve α=0,05\alpha = 0,05 olarak alınır.
Geriye doğru eleme yöntemi her zaman tüm aday değişkenlerin bulunduğu tam modelle başlar.
2
En yüksek pp-değerine sahip anlamsız değişkeni tespit et ve modelden çıkar.
X3X_3 değişkeninin pp-değeri (0,120,12), α=0,05\alpha = 0,05 değerinden büyüktür ve en yüksektir. X3X_3 modelden çıkarılır.
Yöntem, her adımda anlamlılık eşiğini sağlamayan en zayıf değişkeni elemeyi gerektirir.
3
Kalan değişkenlerle modeli yeniden tahmin et ve pp-değerlerini kontrol et.
X1X_1 (p=0,01p=0,01) ve X2X_2 (p=0,04p=0,04) değişkenlerinin her ikisi de α=0,05\alpha=0,05 düzeyinde anlamlı hale gelmiştir.
Modelden bir değişken çıkarıldığında, diğer değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı veya varyans yapısı değişebileceği için pp-değerleri güncellenmelidir.
4
Durdurma kriterini kontrol et.
Modelde p>0,05p > 0,05 olan değişken kalmadığı için işlem durdurulur.
Tüm değişkenler anlamlı olduğunda veya çıkarılacak değişken kalmadığında algoritma sona erer.

Anahtar Kavram

Geriye doğru eleme (backward elimination), tüm değişkenlerle başlayan ve her adımda en az anlamlı olanı çıkararak, modeldeki tüm değişkenler anlamlı olana kadar devam eden adımsal bir model seçim yöntemidir.

Daha Fazla Pratik

İleriye doğru seçim (forward selection) yönteminin aynı verilerle farklı bir sonuç verip vermeyeceğini test ederek değişken seçim yöntemleri arasındaki farkları pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 44Soru

Bir regresyon modeline, bağımlı değişken üzerinde teorik olarak hiçbir etkisi bulunmayan (anakütle katsayısı sıfır olan) gereksiz bir bağımsız değişkenin dahil edilmesi durumunda, orijinal parametrelerin En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicileriyle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler sapmasız kalır ancak varyansları büyür.

Cevap

Aşırı belirleme durumunda En Küçük Kareler tahmin edicileri sapmasız kalmaya devam eder ancak etkinliklerini kaybederek varyansları büyür.
Doğru cevap, tahmin edicilerin sapmasız kalacağını ancak varyanslarının büyüyeceğini ifade eden seçenektir. Modele gereksiz bir bağımsız değişken eklendiğinde (popülasyon katsayısı sıfır olsa bile), En Küçük Kareler (EKK) yöntemi bu katsayıyı sıfıra yakın tahmin eder ve bu durum diğer parametrelerin sapmasızlığını (E[β^]=βE[\hat{\beta}] = \beta) bozmaz. Ancak fazladan parametre tahmini yapılması serbestlik derecesini düşürür ve tahmin edicilerin standart hatalarını/varyanslarını şişirerek onları daha az hassas (etkin olmayan) hale getirir.

Adım Adım Çözüm

1
Modeldeki hata türünü tanımlamak.
Modele ilgisiz bir değişkenin eklenmesi 'Aşırı Belirleme' (Over-specification) hatasıdır.
Soruda anakütle katsayısı sıfır olan bir değişkenin modele dahil edildiği belirtilmiştir.
2
Bu hatanın istatistiksel özellikler üzerindeki etkisini hatırlamak.
Tahmin ediciler sapmasız ve tutarlı kalır, ancak varyansları doğru modele göre daha büyüktür.
Gereksiz değişken eklenmesi modelin serbestlik derecesini azaltır ve parametre tahminlerinin hassasiyetini (etkinliğini) düşürür.
3
Seçenekler arasından bu teorik sonucu temsil edeni bulmak.
Sapmasızlığın korunduğu ancak varyansın arttığı ifade doğru cevaptır.
Teorik ekonometride aşırı belirlemenin temel sonucu düşük etkinliktir.

Anahtar Kavram

Aşırı Belirlemenin EKK Özelliklerine Etkisi

İpuçları

1
Gereksiz değişken eklenmesi, modelde bilgi kaybına değil, gereksiz bir 'gürültü' artışına neden olur.
2
Gauss-Markov teoremine göre sapmasızlık korunsa da tahmin ediciler artık 'En Küçük Varyanslı' (etkin) değildir.

Daha Fazla Pratik

Eksik belirleme (ilgili değişkenin dışlanması) hatasının sonuçlarıyla karşılaştırma yaparak sapmasızlık ve tutarlılık kavramlarını pekiştirebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 45Soru

Bir ekonometrik çalışmada, toplam çıktı (YY) miktarını belirlemek amacıyla aşağıdaki "gerçek" model kurgulanmıştır:

Yi=β1+β2X2i+β3X3i+uiY_i = \beta_1 + \beta_2 X_{2i} + \beta_3 X_{3i} + u_i

Burada X2iX_{2i} sermaye miktarını, X3iX_{3i} ise yönetim kalitesini temsil etmektedir. Araştırmacı X3iX_{3i} değişkenine ait verilere ulaşamadığı için aşağıdaki modeli tahmin etmiştir:

Yi=α1+α2X2i+viY_i = \alpha_1 + \alpha_2 X_{2i} + v_i

Yönetim kalitesinin çıktı üzerinde pozitif bir etkisi (β3>0\beta_3 > 0) olduğu ve sermaye miktarı ile yönetim kalitesi arasında negatif bir korelasyon (r23<0r_{23} < 0) bulunduğu bilindiğine göre, araştırmacının elde ettiği α^2\hat{\alpha}_2 katsayısı hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: α^2\hat{\alpha}_2 katsayısı sapmalıdır ve gerçek β2\beta_2 değerinden daha küçük bir değer tahmin etme eğilimindedir (negatif sapma).

Cevap

Dışlanan değişkenin katsayısının pozitif olması ve dahil edilen değişkenle negatif korelasyona sahip olması nedeniyle, tahmin edilen katsayı negatif sapmalıdır (gerçek değerinden küçüktür).
Eksik değişken sapmasının (OVB) yönü, dışlanan değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisi (β3\beta_3) ile dışlanan değişkenin dahil edilen değişken üzerindeki yardımcı regresyon katsayısının (b32b_{32}) çarpımına bağlıdır. Soruda β3>0\beta_3 > 0 ve korelasyon negatif olduğu için b32<0b_{32} < 0 verilmiştir. Bu durumda sapma terimi negatif olur ve katsayı tahmini gerçek değerden küçük çıkar. Ayrıca bu tür bir hata, tahmincinin örneklem hacmi artsa bile gerçek değere yakınsamamasına (tutarsızlık) neden olur.

Adım Adım Çözüm

1
Eksik değişken sapması formülünü hatırla.
E(α^2)=β2+β3b32E(\hat{\alpha}_2) = \beta_2 + \beta_3 \cdot b_{32}
Dışlanan değişkenin (X3X_3) katsayı tahmini üzerindeki etkisini matematiksel olarak görmek için.
2
Verilen işaretleri formüle uygula.
β3>0\beta_3 > 0 ve b32<0b_{32} < 0 (korelasyon negatif olduğu için yardımcı regresyon eğimi de negatiftir). Sapma terimi: (+)×()=()(+) \times (-) = (-)
Sapmanın yönünü (pozitif veya negatif) belirlemek için.
3
Elde edilen sonucu yorumla.
E(α^2)<β2E(\hat{\alpha}_2) < \beta_2 olduğu için negatif sapma mevcuttur.
Tahmincinin gerçek parametre değerini ne yönde hatalı gösterdiğini netleştirmek için.

Anahtar Kavram

Eksik Belirleme Sapması (Omitted Variable Bias)
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 46Soru

Doğru modelin Yi=β1+β2X2i+uiY_i = \beta_1 + \beta_2 X_{2i} + u_i şeklinde olduğu bir durumda, araştırmacının modele teorik olarak bağımlı değişken üzerinde hiçbir etkisi olmayan gereksiz bir X3X_3 değişkenini ekleyerek Yi=β1+β2X2i+β3X3i+viY_i = \beta_1 + \beta_2 X_{2i} + \beta_3 X_{3i} + v_i modelini tahmin etmesi (aşırı belirleme) durumunda, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicileriyle ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Parametre tahmin edicileri sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini korur, ancak varyansları genellikle daha büyük olduğu için etkinlik (efficiency) kaybı yaşanır.

Cevap

Parametre tahmin edicileri sapmasızlık özelliğini korurken, varyansların artması nedeniyle etkinlik kaybına uğrarlar.
Aşırı belirleme durumunda, yani modele gerçekte etkisi olmayan bir değişken dahil edildiğinde, EKK tahmin edicileri sapmasız ve tutarlı kalmaya devam eder. Ancak, modele gereksiz bir parametre eklenmesi serbestlik derecesini azaltır ve bağımsız değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı riskini artırarak katsayı varyanslarının büyümesine neden olur. Bu durum, tahmin edicilerin 'En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici' (BLUE) olma özelliğini (etkinlik özelliğini) kaybetmesine yol açar.

Adım Adım Çözüm

1
Model hatasının türünü belirleyin.
Modele gereksiz bir değişken (X3X_3) eklenmesi 'Aşırı Belirleme' (Over-specification) hatasıdır.
Gerçek modelde β3=0\beta_3 = 0 olduğu halde modelde yer alması bu hata türüne girer.
2
Tahmin edicilerin sapmasızlık özelliğini inceleyin.
E[β^j]=βjE[\hat{\beta}_j] = \beta_j eşitliği korunur.
Gereksiz değişken eklemek E[uX]=0E[u|X]=0 varsayımını bozmaz, bu nedenle tahmin ediciler sapmasız kalır.
3
Tahmin edicilerin varyans (etkinlik) durumunu değerlendirin.
Var(β^2)Var(\hat{\beta}_2) değeri doğru modeldeki varyanstan daha büyüktür.
Gereksiz değişkenlerin eklenmesi, modeldeki serbestlik derecesini azaltır ve bağımsız değişkenler arasındaki olası korelasyon nedeniyle varyansı şişirerek tahmin edicileri 'etkin olmayan' (inefficient) hale getirir.

Anahtar Kavram

Aşırı Belirleme ve EKK Tahmin Edicilerinin Özellikleri

Daha Fazla Pratik

Aşırı belirlemenin tam tersi olan 'Eksik Belirleme' (Gerekli değişkenin dışlanması) hatasının sapma ve tutarlılık üzerindeki etkilerini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 47Soru

Regresyon analizinde, bağımlı değişkeni etkileyen ve modelde yer alan diğer bağımsız değişkenlerle korelasyonu olan önemli bir değişkenin model dışında bırakılması (eksik belirleme hatası) durumunda, En Küçük Kareler (EKKEKK) katsayı tahmin edicileri hakkında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler hem sapmalı hem de tutarsızdır.

Cevap

Tahmin ediciler hem sapmalı (biased) hem de tutarsızdır (inconsistent).
Eksik belirleme hatasında, eğer dışlanan değişken modeldeki mevcut bağımsız değişkenlerle ilişkili ise, bu durum bağımsız değişkenlerin hata terimiyle korelasyonlu hale gelmesine (içsellik) yol açar. Bu ihlal sonucunda EKKEKK tahmin edicileri sapmasızlık ve tutarlılık özelliklerini kaybeder.

Adım Adım Çözüm

1
Model hatasını tanımla
Eksik Belirleme (Under-specification)
Modele dahil edilmesi gereken ilgili bir değişkenin (X2X_2) dışarıda bırakılması, modelin eksik kurulduğunu gösterir.
2
Hata terimi ile bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incele
E[uX]0E[u|X] \neq 0 (İçsellik sorunu)
Dışlanan değişken (X2X_2), modelde kalan değişken (X1X_1) ile ilişkili ise, bu değişkenin etkisi hata terimine (uu) dahil olur ve X1X_1 ile hata terimi arasında korelasyon oluşur.
3
İstatistiksel sonuçları belirle
Sapma ve Tutarsızlık
Temel EKKEKK varsayımları ihlal edildiği için katsayı tahmin edicileri hem sapmalı hem de tutarsız hale gelir.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)

Daha Fazla Pratik

Eksik belirlenmiş bir modelde, dışlanan değişken ile modeldeki değişkenler arasındaki korelasyonun sıfır olması durumunda katsayı tahminlerinin nasıl etkileneceğini inceleyiniz.

Alternatif Yöntem

Matematiksel olarak sapma (bias) şu formülle gösterilebilir: Bias=β2b21Bias = \beta_2 \cdot b_{21}. Burada β2\beta_2 dışlanan değişkenin katsayısı, b21b_{21} ise dışlanan değişkenin modeldeki değişken üzerindeki regresyon eğimidir. Eğer her iki değer de sıfırdan farklıysa sapma kaçınılmazdır.
Tahmini Süre:45s
Soru 48Soru

Bir tekstil fabrikasında aylık üretim miktarını (YY) etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla; toplam çalışma saati (X1X_1), makine sayısı (X2X_2) ve hammadde maliyeti (X3X_3) bağımsız değişkenleri ile bir çoklu doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Araştırmacı, modele katkısı olmayan değişkenleri elemek için geriye doğru eleme (backward elimination) yöntemini kullanmaktadır.

Analiz sonucunda elde edilen tam modelin p-değerleri aşağıda verilmiştir (α=0,05\alpha = 0,05):

Değişkenp-değeri
X1X_10,012
X2X_20,645
X3X_30,088

Buna göre, geriye doğru eleme yönteminin ilk adımında yapılması gereken işlem aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: X2X_2 değişkeni modelden çıkarılmalıdır.

Cevap

Modelden çıkarılması gereken değişken, p-değeri en yüksek olan ve anlamlılık düzeyinden büyük olan makine sayısı (X2X_2) değişkenidir.
Geriye doğru eleme yöntemi, tüm bağımsız değişkenlerin modele dahil edildiği tam model ile başlar. Her adımda, t-testi sonuçlarına göre istatistiksel olarak anlamsız olan (p > 0,05) değişkenler incelenir. Tabloda makine sayısı (X2X_2) ve hammadde maliyeti (X3X_3) anlamsızdır. Bu iki değişken arasında p-değeri en yüksek olan (0,6450,645) makine sayısı değişkeni olduğu için, ilk adımda bu değişkenin modelden çıkarılması gerekir.

Adım Adım Çözüm

1
Değişkenlerin p-değerlerini belirlenen anlamlılık düzeyi (\alpha = 0,05) ile karşılaştırın.
X1X_1 (0,012 < 0,05), X2X_2 (0,645 > 0,05), X3X_3 (0,088 > 0,05).
Anlamlılık testinde p < \alpha ise değişken anlamlı kabul edilir.
2
Anlamsız olan (p > 0,05) değişkenler arasından seçim yapın.
X2X_2 ve X3X_3 anlamsızdır.
Geriye doğru eleme yöntemi anlamsız değişkenlerin ayıklanması prensibine dayanır.
3
Anlamsız değişkenler içinden en yüksek p-değerine sahip olanı belirleyin.
Max(0,645, 0,088) = 0,645 yani X2X_2.
Algoritma gereği, modele en az katkı sağlayan (en yüksek p-değerine sahip) değişken ilk olarak çıkarılır.

Anahtar Kavram

Geriye doğru eleme yönteminde, her adımda anlamlılık düzeyinden büyük p-değerine sahip olan değişkenler arasından en yüksek p-değerine sahip olan tek bir değişken modelden çıkarılır.

Daha Fazla Pratik

Değişken çıkarıldıktan sonra modelin yeniden tahmin edilmesi ve kalan değişkenlerin p-değerlerinin tekrar kontrol edilmesi gerektiğini unutmayın.
Tahmini Süre:45s
Soru 49Soru

Çoklu doğrusal regresyon analizinde, modele dahil edilecek en uygun bağımsız değişken alt kümesini belirlemek amacıyla "İleri Doğru Seçim" (Forward Selection) yöntemi uygulanmaktadır. Modele ilk bağımsız değişkenin kabul edilmesinin ardından, ikinci bir bağımsız değişkenin modele dahil edilme sürecinde temel alınan öncelikli kriter aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Modelde halihazırda bulunan değişkenin etkisi arındırıldıktan sonra, bağımlı değişken ile en yüksek kısmi korelasyona sahip olan ve anlamlılık eşiğini sağlayan değişkenin seçilmesi

Cevap

İleri doğru seçim yönteminde ikinci değişken, modeldeki mevcut değişkenin etkisi arındırıldıktan sonra bağımlı değişkenle en yüksek kısmi korelasyona sahip olan ve belirlenen anlamlılık düzeyini karşılayan değişken arasından seçilir.
İleri doğru seçim yönteminde (Forward Selection), süreç boş bir modelle başlar. İlk olarak bağımlı değişkenle en yüksek basit korelasyona sahip olan değişken modele alınır. Bu aşamadan sonra, modele eklenecek her yeni değişken için aday değişkenlerin, modelde halihazırda bulunan değişkenlerin etkisi arındırıldıktan sonra bağımlı değişkenle olan ilişkisine (kısmi korelasyon) bakılır. En yüksek kısmi korelasyona (veya kısmi F değerine) sahip olan ve belirlenen anlamlılık düzeyini sağlayan değişken modele dahil edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Yöntemin başlangıç aşamasını ve ilk seçim kriterini tanımlama
İleri doğru seçim boş modelle başlar; bağımlı değişken (YY) ile en yüksek basit korelasyona sahip olan bağımsız değişken (XiX_i) modele ilk olarak girer.
Yöntemin temel çalışma prensibi, modele en yüksek katkıyı sağlayan değişkenle başlamaktır.
2
İlk değişken eklendikten sonraki seçim mekanizmasını analiz etme
İkinci değişkenin seçimi için, modelde bulunan ilk değişkenin etkisi kontrol edilmelidir. Bu durumda bağımlı değişken ile aday değişkenler arasındaki 'kısmi korelasyon' (partial correlation) hesaplanır.
Basit korelasyon, diğer değişkenlerin etkisini hesaba katmaz; ancak çoklu modelde bir değişkenin 'ilave' katkısını ölçmek için kısmi ilişkiye bakılmalıdır.
3
Giriş ve durdurma kriterini uygulama
En yüksek kısmi korelasyona sahip olan değişkenin istatistiksel olarak anlamlı (p<αgiris\cp < \alpha_{giriş}) olması durumunda modele dahil edilmesine karar verilir.
Modelin karmaşıklığını gereksiz yere artırmamak için istatistiksel anlamlılık bir eşik değer (entry significance) olarak kullanılır.

Anahtar Kavram

İleri doğru seçim yönteminde (Forward Selection) değişkenler, modeldeki mevcut değişkenlerin etkisi sabit tutulduğunda bağımlı değişkeni en iyi açıklayan (en yüksek kısmi korelasyon veya kısmi F değeri) kritere göre birer birer eklenir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 50Soru

Regresyon analizinde modelin doğru bir şekilde kurulması (spesifikasyon), tahmin edilen katsayıların istatistiksel özellikleri üzerinde doğrudan etkilidir. Buna göre, regresyon modellerindeki spesifikasyon hataları ve bu hataların sonuçlarıyla ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Modelde bulunması gereken ilgili bir değişkenin dışlanması (eksik belirleme) durumunda, eğer bu değişken modele dahil edilen diğer bağımsız değişkenlerle ilişkiliyse, EKK tahmincileri sapmalı ve tutarsız olur.

Cevap

Modelde bulunması gereken ilgili bir değişkenin dışlanması durumunda, eğer bu değişken modele dahil edilen diğer bağımsız değişkenlerle ilişkiliyse, EKK tahmincileri sapmalı ve tutarsız olur.
Doğru olan ifade, eksik belirleme hatasının (ilgili bir değişkenin dışlanması) sonuçlarını tanımlayan ifadedir. Eğer dışlanan değişken modeldeki diğer değişkenlerle ilişkiliyse (korelasyon varsa), EKK (En Küçük Kareler) tahmincileri hem sapmalı hem de tutarsız olur. Bu, ekonometride 'eksik değişken sapması' (omitted variable bias) olarak bilinen en ciddi spesifikasyon hatalarından biridir.

Adım Adım Çözüm

1
Eksik belirleme (omission) hatasının sonuçlarını analiz et.
Dışlanan değişken ile dahil edilenler arasında korelasyon varsa, katsayılar sapmalı (biased) ve tutarsız (inconsistent) olur.
Çünkü dahil edilen katsayı, dışlanan değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin bir kısmını 'yakalar' ve yanlış tahmin edilir.
2
Aşırı belirleme (overfitting) hatasının sonuçlarını değerlendir.
Tahminciler sapmasız ve tutarlı kalır ancak etkinsiz (inefficient) hale gelir.
Gereksiz değişken eklenmesi modelin serbestlik derecesini azaltır ve katsayı varyanslarını büyütür.
3
Ramsey RESET testinin mantığını kontrol et.
H0H_0: Model spesifikasyonu doğrudur; H1H_1: Model spesifikasyonu yanlıştır.
Bu test, tahmin edilen değerlerin kuvvetlerini modele ekleyerek fonksiyonel form eksikliğini veya dışlanmış değişkenleri denetler.

Anahtar Kavram

Eksik Belirleme ve Ramsey RESET Testi
Soru 51Soru

Regresyon analizinde modelin fonksiyonel formunun (matematiksel kalıbının) yanlış seçilmesi, modele gereksiz değişken dahil edilmesi veya modelde bulunması gereken anlamlı bir değişkenin dışlanması gibi spesifikasyon (belirleme) hatalarının varlığını sınamak amacıyla kullanılan genel test aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Ramsey RESET testi

Cevap

Modelin fonksiyonel formunun doğruluğunu ve genel spesifikasyon hatalarını sınayan yöntem Ramsey RESET testidir.
Ramsey RESET (Regression Specification Error Test) testi, modelin fonksiyonel yapısının (doğrusal, karesel vb.) doğruluğunu ve modele eklenmesi gereken anlamlı değişkenlerin dışarıda bırakılıp bırakılmadığını denetleyen genel bir spesifikasyon testi olduğu için doğru cevaptır.

Adım Adım Çözüm

1
Hata türlerini tanımlayın.
Gerekli değişkenin dışlanması (eksik belirleme) tahmincilerin sapmalı ve tutarsız olmasına; gereksiz değişken eklenmesi (aşırı belirleme) ise tahmincilerin varyansının şişmesine ve etkinliğini kaybetmesine neden olur.
Spesifikasyon hatalarının katsayılar üzerindeki teorik sonuçlarını anlamak için gereklidir.
2
Test yöntemini belirleyin.
Ramsey RESET testi, bağımsız değişkenlerin veya bağımlı değişkenin tahmini değerlerinin yüksek dereceli kuvvetlerini (Y^2,Y^3 \hat{Y}^2, \hat{Y}^3 gibi) modele ekleyerek modelin açıklama gücündeki anlamlı değişimi inceler.
Fonksiyonel form hatasının varlığını istatistiksel olarak kanıtlamak için kullanılır.
3
Hipotezleri kurun.
H0 H_0 : Modelde spesifikasyon hatası yoktur. H1 H_1 : Modelde spesifikasyon hatası vardır.
Test sonucunu yorumlamak için hipotezlerin yönü belirlenmelidir.

Anahtar Kavram

Spesifikasyon (belirleme) hataları, modelin teorik ve matematiksel olarak yanlış kurulmasıdır. Ramsey RESET testi, bu hataları tespit eden en yaygın genel araçtır.
Tahmini Süre:45s
Soru 52Soru

Bir kamu kurumu yöneticisi, personel performans puanlarını (YY) etkileyen faktörleri incelemek amacıyla; hizmet içi eğitim süresi (X1X_1), kurumdaki kıdem yılı (X2X_2), lisansüstü eğitim düzeyi (X3X_3) ve ulaşım süresi (X4X_4) bağımsız değişkenlerini içeren bir çoklu regresyon modeli kurmuştur. Yönetici, geriye doğru eleme (backward elimination) yöntemini kullanarak modelden anlamsız değişkenleri ayıklamak istemektedir. Anlamlılık düzeyi α=0,05\alpha = 0,05 olarak belirlenmiş olup başlangıç modelindeki değişkenlerin pp-değerleri şu şekildedir:

Bağımsız Değişkenpp-değeri
X1X_1: Eğitim Süresi0,012
X2X_2: Kıdem Yılı0,048
X3X_3: Lisansüstü Eğitim0,115
X4X_4: Ulaşım Süresi0,420

Buna göre, geriye doğru eleme yönteminin ilk adımında modelden çıkarılması gereken değişken aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: X4X_4 değişkeni

Cevap

Modelden ilk olarak en büyük p-değerine (0,420) sahip olan ulaşım süresi (X4X_4) değişkeni çıkarılmalıdır.
Geriye doğru eleme yöntemi, tüm bağımsız değişkenlerin modele dahil olduğu 'tam model' ile başlar. Her adımda, katsayısı istatistiksel olarak anlamsız olan (p>αp > \alpha) değişkenler incelenir ve bunlar arasından pp-değeri en büyük olan değişken modelden çıkarılır. Senaryoda ulaşım süresi (X4X_4) değişkeni 0,420 ile en yüksek p-değerine sahip olduğu için ilk elenecek değişkendir.

Adım Adım Çözüm

1
Anlamlılık düzeyi ile p-değerlerini karşılaştırın.
X3X_3 (0,115 > 0,05) ve X4X_4 (0,420 > 0,05) değişkenleri anlamsızdır.
Geriye doğru eleme yönteminde p > α olan değişkenler aday elenme listesine alınır.
2
Adaylar arasından en büyük p-değerine sahip olanı belirleyin.
0,420>0,1150,420 > 0,115 olduğu için X4X_4 seçilir.
Algoritma gereği her adımda modeldeki en düşük katkıyı sağlayan (en anlamsız) değişken elenir.

Anahtar Kavram

Geriye Doğru Eleme (Backward Elimination) Değişken Seçim Kriteri

Daha Fazla Pratik

Değişken çıkarıldıktan sonra modelin tekrar tahmin edilmesi ve kalan değişkenlerin p-değerlerinin değişip değişmediğinin kontrol edilmesi gerektiğini unutmayın.
Tahmini Süre:45s
Soru 53Soru

Doğrusal bir regresyon modelinde, bağımlı değişkenin (YY) üzerinde anlamlı bir etkisi bulunan ve modeldeki bağımsız değişkenlerle (XX) ilişkili olan bir değişkenin modele dahil edilmemesi (eksik belirlenmiş model) durumunda, elde edilen En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicileri için aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler hem sapmalı (biased) hem de tutarsızdır (inconsistent).

Cevap

Tahmin edicilerin hem sapmalı hem de tutarsız olması
Modelde yer alması gereken bir değişkenin dışarıda bırakılması, modeldeki diğer değişkenlerin katsayı tahminlerinin gerçek değerden uzaklaşmasına (sapma) neden olur. Bu sapma, örneklem boyutu ne kadar artarsa artsın ortadan kalkmadığı için tahminciler aynı zamanda tutarsızdır.

Adım Adım Çözüm

1
Eksik değişken hatasının hata terimi üzerindeki etkisini belirle.
Dışlanan değişken (X2X_2), modelin hata teriminin (uu) bir parçası haline gelir.
Regresyon modelinde gösterilmeyen ancak bağımlı değişkeni etkileyen her faktör hata terimi içinde toplanır.
2
Bağımsız değişkenler ile hata terimi arasındaki ilişkiyi analiz et.
Cov(X1,u)0Cov(X_1, u) \neq 0 durumu ortaya çıkar.
Dışlanan değişken modeldeki değişkenlerle ilişkili olduğu için, modeldeki değişkenler hata terimi ile korelasyonlu hale gelir (İçsellik).
3
EKK varsayımlarının ihlalini değerlendir.
Tahminciler sapmalı ve tutarsız hale gelir.
EKK'nın sapmasızlık ve tutarlılık için gerektirdiği 'hata terimi ile bağımsız değişkenlerin ilişkisizliği' varsayımı ihlal edilmiştir.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)
Tahmini Süre:45s
Soru 54Soru

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?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 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

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

1
Başlangıç durumunu belirleme
Modelde sadece sabit terim bulunur, bağımsız değişken yoktur.
İleri Doğru Seçim yöntemi yapılandırmacı bir yaklaşımla boş modelden başlar.
2
İlk değişkenin seçimi
Bağımlı değişken ile basit korelasyonu en yüksek olan değişken tespit edilir.
Modelde henüz başka değişken olmadığı için kısmi korelasyon yerine basit korelasyon kullanılır.
3
Anlamlılık kontrolü
Seçilen değişkenin katsayısı için tt veya FF testi yapılır.
Sadece yüksek korelasyon yeterli değildir; değişkenin istatistiksel olarak anlamlı olması gerekir.

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
Soru 55Soru

Ekonometrik bir modelde, bağımlı değişkeni etkilemediği bilinen gereksiz bir bağımsız değişkenin modele dahil edilmesi (aşırı belirleme) durumunda, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicileriyle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler sapmasız kalır ancak varyansları büyüdüğü için etkinliklerini kaybederler.

Cevap

Tahmin ediciler sapmasız kalır ancak varyansları büyüdüğü için etkinliklerini kaybederler.
Aşırı belirleme (over-specification) durumunda, modele eklenen değişkenin gerçek anakütle katsayısı sıfır olduğu için EKK tahmin edicileri sapmasız kalmaya devam eder. Ancak bu gereksiz değişken serbestlik derecesini tükettiği ve genellikle diğer bağımsız değişkenlerle korelasyon halinde olduğu için standart hatalar büyür, yani tahmin ediciler etkinliklerini (efficiency) kaybederler.

Adım Adım Çözüm

1
Spesifikasyon hatasının türünü belirleyin.
Gereksiz değişken eklenmesi 'Aşırı Belirleme' (Over-specification) hatasıdır.
Modelin doğru formunun dışına çıkılarak ilgisiz unsurların dahil edilmesi bu kategoriye girer.
2
EKK tahmin edicilerinin sapmasızlık özelliğini inceleyin.
Anakütle katsayısı sıfır olan bir değişkenin modele eklenmesi, diğer katsayıların beklenen değerini değiştirmez; tahmin ediciler sapmasız kalır.
Gereksiz değişkenin katsayısı (βk \beta_k ) sıfır olduğu için modelin matematiksel beklentisi bozulmaz.
3
Varyans ve etkinlik durumunu değerlendirin.
Modele eklenen her yeni değişken serbestlik derecesini azaltır ve modeldeki çoklu doğrusal bağlantı riskini artırarak katsayıların varyansını büyütür.
Tahmin edicilerin varyansının büyümesi, onların daha az kesin (verimsiz/etkin olmayan) hale gelmesi demektir.

Anahtar Kavram

Aşırı belirleme durumunda sapmasızlık korunur ancak etkinlik (minimum varyans) kaybedilir.
Tahmini Süre:45s
Soru 56Soru

Regresyon modelinde, bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi olan ve modeldeki diğer bağımsız değişkenlerle korelasyonu bulunan önemli bir değişkenin model dışında bırakılması (eksik belirleme hatası) durumunda, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin özellikleri hakkında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler hem sapmalı hem de tutarsızdır.

Cevap

Modelde bulunması gereken ilgili bir değişkenin dışlanması durumunda En Küçük Kareler tahmin edicileri hem sapmalı hem de tutarsız hale gelir.
Doğru seçenekte belirtildiği üzere, regresyon modeline dahil edilmesi gereken önemli bir değişken dışarıda bırakıldığında ve bu değişken modele dahil edilen diğer değişkenlerle ilişkili olduğunda, EKK tahmin edicileri gerçek parametre değerlerini yansıtmaz (sapma) ve örneklem boyutu ne kadar artarsa artsın bu hata düzelmez (tutarsızlık).

Adım Adım Çözüm

1
Model hatasını tanımla
Eksik belirleme (Omitted Variable Bias) hatası tespit edildi.
Bağımlı değişkeni etkileyen ve diğer bağımsız değişkenlerle ilişkili bir değişkenin modelde yer almaması bu hatayı tanımlar.
2
Varsayım ihlalini kontrol et
Hata terimi ile bağımsız değişkenler arasında korelasyon oluştu.
Dışlanan değişkenin etkisi hata terimine dahil olur; bu değişken diğer bağımsız değişkenlerle ilişkili olduğu için Gauss-Markov'un bağımsızlık varsayımı ihlal edilir.
3
İstatistiksel sonuçları belirle
Tahmin ediciler sapmalı ve tutarsızdır.
Varsayım ihlali nedeniyle katsayı tahminleri (parametreler) hem küçük hem de büyük örneklemlerde beklenen değerlerinden sapar.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)

Daha Fazla Pratik

Eksik değişken sapmasının hangi durumlarda sıfır olacağını (dışlanan değişkenin katsayısının sıfır olması veya diğer değişkenlerle ilişkisiz olması) araştırabilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 57Soru

Regresyon analizinde, bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi bulunan bir değişkenin modele dahil edilmemesi (eksik belirleme hatası) durumunda, modelde yer alan bağımsız değişkenlerin katsayı tahminlerinin yine de sapmasız (unbiased) kalabilmesi için aşağıdaki koşullardan hangisinin sağlanması gerekir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Dışlanan değişken ile modeldeki bağımsız değişkenler arasındaki korelasyonun sıfır olması

Cevap

Dışlanan değişken ile modeldeki bağımsız değişkenler arasındaki korelasyonun sıfır olması durumunda katsayı tahminleri sapmasız kalır.
Doğrusal bir modelde, dışarıda bırakılan ilgili bir değişkenin katsayı tahminleri üzerinde sapma yaratması için iki şartın aynı anda sağlanması gerekir: Değişkenin bağımlı değişken üzerinde etkili olması (β30\beta_3 \neq 0) ve modeldeki bağımsız değişkenlerle korelasyonu olması (Cov(X2,X3)0Cov(X_2, X_3) \neq 0). Eğer bu korelasyon sıfır ise, sapma terimi yok olur ve katsayılar sapmasız (unbiased) tahmin edilir.

Adım Adım Çözüm

1
Eksik değişken sapması (Omitted Variable Bias) formülünün hatırlanması
E[β^2]=β2+β3Cov(X2,X3)Var(X2)E[\hat{\beta}_2] = \beta_2 + \beta_3 \frac{Cov(X_2, X_3)}{Var(X_2)}
Tahmin edilen katsayının beklenen değerindeki sapma miktarını belirlemek için temel formül budur.
2
Sapmanın sıfır olma koşulunun incelenmesi
β3=0\beta_3 = 0 veya Cov(X2,X3)=0Cov(X_2, X_3) = 0
Formüldeki ikinci terimin (sapma terimi) sıfıra eşitlenmesi katsayının sapmasız olmasını sağlar.
3
Koşulların yorumlanması
Dışlanan değişken ya anlamsızdır ya da bağımsız değişkenlerle ilişkisizdir.
Problemde değişkenin anlamlı olduğu belirtildiğinden (β30\beta_3 \neq 0), sapmasızlık için tek yol korelasyonun sıfır olmasıdır.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapmasının Koşulları

Alternatif Yöntem

Venn şeması üzerinden düşünülürse; YY, X2X_2 ve dışlanan X3X_3 kümelerinin kesişimi incelenebilir. Eğer X2X_2 ve X3X_3 kümeleri kesişmiyorsa (korelasyon yoksa), X3X_3'ün dışlanması X2X_2'nin YY üzerindeki etkisini açıklama gücünü ('payını') çalmaz ve sapma oluşmaz.
Tahmini Süre:45s
Soru 58Soru

Bir kamu kurumunda çalışanların performans puanlarını (YY) etkileyen faktörleri inceleyen bir araştırmacı, regresyon modeline 'haftalık çalışma saati' (X1X_1) değişkenini eklemiş; fakat performansı doğrudan etkileyen ve çalışma saatiyle yakından ilişkili olan 'motivasyon düzeyi' (X2X_2) değişkenini veri eksikliği nedeniyle model dışında bırakmıştır. Bu durumda, haftalık çalışma saati değişkeninin katsayı tahmini (β^1\hat{\beta}_1) ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin edici hem sapmalı hem de tutarsızdır.

Cevap

Tahmin edici hem sapmalı hem de tutarsızdır.
Doğru seçenek, tahmin edicinin hem sapmalı hem de tutarsız olduğunu belirtmektedir. Regresyon analizinde, bağımlı değişkeni etkileyen ve modeldeki bağımsız değişkenlerle ilişkili olan bir değişkenin dışlanması (eksik belirleme), modeldeki değişkenlerin katsayılarının sistematik olarak yanlış tahmin edilmesine (sapma) ve bu hatanın büyük örneklemlerde bile düzelmemesine (tutarsızlık) neden olur.

Adım Adım Çözüm

1
Modeldeki hatanın türünü belirle
Gerekli bir değişkenin (motivasyon) model dışında bırakılması nedeniyle 'Eksik Belirleme' (Omitted Variable) hatası mevcuttur.
Performansı etkileyen ve diğer değişkenle ilişkili olan bir değişkenin dışlanması sistemli bir hatadır.
2
Tahmin edicinin özelliklerini değerlendir
Dışlanan değişken (X2X_2) ile modeldeki değişken (X1X_1) arasında korelasyon olduğu için β^1\hat{\beta}_1 katsayısı sapmalı (biased) olur.
Modeldeki değişken, dışlanan değişkenin etkisini de üzerine aldığı için gerçek değerinden farklı bir sonuç verir.
3
Tutarlılık durumunu kontrol et
Bu sapma örneklem büyüdükçe sıfıra gitmediği için tahmin edici aynı zamanda tutarsızdır.
Eksik değişken hatasında katsayı tahminleri limit değerinde de gerçek parametreye yakınsamaz.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)

İpuçları

1
Modelde olması gereken bir değişkenin dışarıda bırakılması, modeldeki diğer katsayıların 'taraf tutmasına' neden olur mu?

Daha Fazla Pratik

Eksik değişken hatasının hangi durumlarda sapmaya yol açmayacağını (korelasyonun sıfır olması durumu) inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 59Soru

Bir araştırmacı, bir malın talep miktarını (YY) tahmin etmek amacıyla sadece malın fiyatını (XX) bağımsız değişken olarak kullandığı basit doğrusal bir regresyon modeli kurmuştur. Ancak bu malın talep miktarını etkileyen "tüketici geliri" (ZZ) değişkeni modelde yer almamaktadır.

Tüketici gelirinin (ZZ), hem talep miktarını (YY) etkilediği hem de malın fiyatı (XX) ile ilişkili (korelasyonlu) olduğu bilindiğine göre; bu değişkenin modele dahil edilmemesi (eksik belirleme hatası) durumunda, fiyat katsayısının En Küçük Kareler (EKK) tahmini ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Katsayı tahmini hem sapmalı hem de tutarsız olur.

Cevap

Fiyat katsayısının tahmini hem sapmalı (biased) hem de tutarsız (inconsistent) olur.
Doğrusal bir regresyon modelinde, modele dahil edilmeyen bir değişken hem bağımlı değişkeni etkiliyor hem de modeldeki bağımsız değişkenlerle korelasyon içerisindeyse, bu durum En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin hata terimi ile ilişkili hale gelmesine neden olur. Bu ihlal sonucunda parametre tahminleri hem sapmalı (beklenen değerinin gerçek parametre değerine eşit olmaması) hem de tutarsız (örneklem büyüdükçe gerçek değere yaklaşmaması) hale gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Modelin yapısını ve varsayımları analiz etme
Dışlanan değişken (ZZ), hem YY üzerinde etkilidir hem de XX ile ilişkilidir.
Eksik değişken sapmasının (OVB) oluşması için dışlanan değişkenin hata teriminde kalması ve modeldeki değişkenle korelasyonlu olması gerekir.
2
EKK varsayım ihlalini tespit etme
Cov(X,ϵ)0\text{Cov}(X, \epsilon) \neq 0 durumu oluşur.
Dışlanan ZZ değişkeni hata teriminin (ϵ\epsilon) içine dahil olur ve XX ile ilişkili olduğu için 'bağımsız değişkenlerin hata terimi ile ilişkisiz olması' varsayımı bozulur.
3
Tahmin edici özelliklerini belirleme
Tahmin edici sapmalı ve tutarsızdır.
Hata terimi ile ilişkili olan bir bağımsız değişkenin katsayısı, büyük örneklemlerde bile gerçek değere yakınsamaz.

Anahtar Kavram

Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)

Daha Fazla Pratik

Dışlanan değişken ile modeldeki değişken arasındaki korelasyonun yönüne (pozitif/negatif) bağlı olarak sapmanın yönünün nasıl değiştiğini inceleyen bir soru çözebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s
Soru 60Soru

Regresyon çözümlemesinde, modele bağımlı değişkenle teorik bir ilişkisi bulunmayan gereksiz bir değişkenin dahil edilmesi sonucunda ortaya çıkan aşırı belirleme (over-specification) hatasının, parametre tahmin edicileri üzerindeki temel etkisi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler sapmasız kalır ancak etkinliklerini kaybederek varyansları artar.

Cevap

Tahmin ediciler sapmasız kalır ancak etkinliklerini kaybederek varyansları artar.
En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin edilen katsayılar, modele gereksiz bir değişken eklendiğinde de ana kütle parametrelerini doğru merkezde tahmin etmeye devam eder (sapmasızlık). Ancak, bu gereksiz değişken modelin serbestlik derecesini düşürür ve genellikle modeldeki diğer değişkenlerle bir miktar ilişkili olduğu için parametrelerin varyanslarının büyümesine yol açar. Varyansın büyümesi, tahmin edicilerin 'en küçük varyanslı' olma (etkinlik) özelliğini yitirmesi anlamına gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Aşırı belirleme hatasının katsayıların beklenen değeri üzerindeki etkisini inceleyin.
E(β^)=βE(\hat{\beta}) = \beta eşitliği korunur.
Gereksiz değişkenin gerçek katsayısı sıfır olduğu için, modele dahil edilmesi diğer katsayıların ortalamasını bozmaz (sapmasızlık korunur).
2
Tahmin edicilerin varyansı üzerindeki etkiyi analiz edin.
Var(β^)Var(\hat{\beta}) değerleri büyür.
Modele eklenen her yeni değişken serbestlik derecesini bir birim azaltır ve diğer bağımsız değişkenlerle korelasyon olasılığını artırarak varyansın şişmesine (etkinlik kaybına) neden olur.

Anahtar Kavram

Aşırı belirleme durumunda sapmasızlık korunurken etkinlik (minimum varyans) özelliği kaybolur.
ÖncekiSayfa 3 / 5Sonraki
Model Seçimi ve Spesifikasyon Hataları Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik — Sayfa 3 | Examkin