Regresyon Analizi

210 soru

Soru 1Soru

Bir ekonometrist, hanehalkı harcanabilir geliri (XX) ile aylık gıda harcamaları (YY) arasındaki ilişkiyi Yi=β0+β1Xi+εiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i şeklindeki basit doğrusal regresyon modeliyle tahminlemektedir.

Modelin teorik altyapısı, Gauss-Markov teoremi ve En Küçük Kareler (EKK) tahmin yöntemi dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: EKK tahmin edicilerinin En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici (BLUE) özelliklerini taşıyabilmesi için, hata terimlerinin (εi\varepsilon_i) sıfır ortalamaya ve sabit varyansa sahip olmasının yanı sıra normal dağılıma da uyması teorik bir zorunluluktur.

Cevap

EKK tahmin edicilerinin BLUE özelliklerini taşıması için normal dağılım varsayımının zorunlu olduğunu iddia eden ifade yanlıştır.
Gauss-Markov teoremine göre, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici (BLUE) olabilmesi için modelin doğrusal olması, hata terimlerinin beklenen değerinin sıfır olması, varyansının sabit olması (homoscedasticity) ve hata terimleri arasında otokorelasyon bulunmaması yeterlidir. Hata terimlerinin normal dağılım göstermesi varsayımı, EKK tahmin edicilerinin BLUE özelliklerini sağlaması için gerekli değildir. Normallik varsayımı, yalnızca parametreler üzerine güven aralıkları kurmak ve istatistiksel hipotez testleri (t-testi, F-testi) yapabilmek için zorunludur. Dolayısıyla, normalliği BLUE için zorunlu kılan ifade kesinlikle yanlıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Modelin deterministik ve stokastik bileşenleri ile EKK optimizasyon mantığını analiz et.
Modeldeki sistematik kısmın deterministik, gözlenemeyen rassal kısmın ise stokastik olduğu; ayrıca EKK'nın kitle hatasını değil örneklem artıklarının karelerini minimize ettiği doğrulanır.
Seçeneklerdeki kavramsal tanımların ve EKK mantığının doğruluğunu teyit etmek.
2
Gauss-Markov teoremini ve varsayım ihlallerinin sonuçlarını değerlendir.
Otokorelasyon ve değişen varyansın tarafsızlığı bozmadığı ancak minimum varyans (etkinlik) özelliğini bozduğu görülür.
EKK tahmin edicilerinin BLUE özelliklerinin hangi ihlallerden nasıl etkilendiğini ayrıştırmak.
3
Normal dağılım varsayımının işlevini Gauss-Markov (BLUE) şartları ile karşılaştır.
BLUE olabilmek için hataların sıfır ortalamalı, sabit varyanslı ve ilişkisiz olması yeterlidir; normallik sadece t/F testleri için gereklidir.
Hangi varsayımın parametre tahmini, hangisinin istatistiksel çıkarsama için zorunlu olduğunu saptayarak yanlış ifadeyi bulmak.

Anahtar Kavram

Basit Doğrusal Regresyon Varsayımları ve Gauss-Markov Teoremi
Soru 2Soru

Çoklu doğrusal regresyon modelinde En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle parametre tahmini yapan bir araştırmacı, bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorunu olduğundan şüphelenmektedir.

Bu sorunun teorik sonuçları ve tespiti hakkında aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Çoklu doğrusal bağlantının varlığı EKK tahmin edicilerinin sapmasızlık özelliğini ortadan kaldırmaz, ancak tahmin edicilerin varyanslarının şişmesine ve etkinsiz hale gelmesine neden olur.

Cevap

Çoklu doğrusal bağlantının varlığı EKK tahmin edicilerinin sapmasızlık özelliğini ortadan kaldırmaz, ancak tahmin edicilerin varyanslarının şişmesine ve etkinsiz hale gelmesine neden olur.
Çoklu doğrusal bağlantı sorunu, modeldeki bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon bulunması durumudur. Bu sorun, EKK tahmin edicilerinin matematiksel olarak beklenen değerlerinin popülasyon parametresine eşit olmasını engellemez; dolayısıyla tahmin ediciler sapmasız (unbiased) kalmaya devam eder. Ancak yüksek korelasyon, tahmin edicilerin standart hatalarını (varyanslarını) yapay olarak çok fazla büyütür. Varyansların büyümesi, tahmin edicilerin etkinliğini (efficiency) kaybetmesine ve güven aralıklarının aşırı genişlemesine yol açar.

Adım Adım Çözüm

1
Çoklu doğrusal bağlantı sorununun En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicileri üzerindeki teorik etkilerini değerlendir.
Çoklu doğrusal bağlantı, bağımsız değişkenler arasında yüksek ilişki olması durumudur. Bu durum katsayıların beklenen değerini değiştirmediği için sapmasızlık (unbiasedness) özelliği korunur. Ancak katsayı varyansları formül gereği çok büyüyeceğinden etkinlik (efficiency) özelliği kaybolur.
Teorik etkilerin doğru bilinmesi, en temel kavramsal hataları elemeyi sağlar.
2
Varyans Şişkinlik Faktörü (VIF) ve Tolerans kavramlarının formüllerini ve eşik değerlerini hatırla.
Tolerans ve VIF arasında VIF=1/ToleransVIF = 1 / Tolerans şeklinde ters bir ilişki vardır. Bağlantı sorununun şiddetli kabul edilmesi için VIF değerinin genellikle 10'dan büyük olması (Tolerans < 0.1) beklenir, 1'den büyük olması yeterli değildir.
Seçeneklerdeki VIF eşik değeri ve formül yanılgılarını belirlemek için gereklidir.
3
Çoklu doğrusal bağlantıyı diğer varsayım ihlalleriyle ve test belirtileriyle karşılaştır.
Hata teriminin varyansının değişmesi değişen varyans (heteroscedasticity) sorunudur. Bağlantı sorununun tipik belirtisi ise F-testi anlamlı iken bireysel t-testlerinin anlamsız çıkmasıdır (seçenekte sunulanın tam tersi).
Semptomların ve diğer regresyon sorunlarının birbirine karıştırıldığı çeldiricileri güvenle elemek için gereklidir.

Anahtar Kavram

Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity) Sonuçları ve Tespiti
Soru 3Soru

Sağlık Bakanlığı verileri kullanılarak n=120n=120 bölge için yapılan bir araştırmada, aylık kişi başına düşen sağlık harcamaları (YY, TL) çoklu doğrusal regresyon analizi ile modellenmiştir. Modelde bağımsız değişken olarak bölgelerin yaşlı nüfus oranı (X1X_1, yüzde) ve bölgenin büyükşehir statüsünde olup olmadığını gösteren bir kukla değişken (DD, büyükşehir ise 11, değilse 00) yer almaktadır.

En küçük kareler (EKK) yöntemiyle elde edilen katsayı tahminleri ve standart hatalar (parantez içinde) aşağıda verilmiştir:

Y^=1200+45X1+180D \hat{Y} = 1200 + 45 X_1 + 180 D
Standart Hatalar:(150)(10)(120) \text{Standart Hatalar:} \quad (150) \quad (10) \quad (120)

Bu model sonuçlarına göre, %5\%5 anlamlılık düzeyinde (tkritik1,98|t_{kritik}| \approx 1,98) aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Yaşlı nüfus oranı sabit tutulduğunda, büyükşehir statüsünde olmanın kişi başına düşen ortalama sağlık harcamaları üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamsızdır.

Cevap

Doğru cevap, yaşlı nüfus oranı sabit tutulduğunda, büyükşehir statüsünde olmanın ortalama sağlık harcamaları üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamsız olduğunu ifade eden seçenektir.
Büyükşehir statüsünü gösteren DD kukla değişkeninin katsayısı 180180, standart hatası ise 120120'dir. Bu katsayıya ait t-istatistiği t=180/120=1,5t = 180 / 120 = 1,5 olarak hesaplanır. Bu değer, %5\%5 anlamlılık düzeyi için verilen 1,981,98 kritik değerinden mutlak değerce küçük olduğu için (1,5<1,981,5 < 1,98), büyükşehir statüsünün sağlık harcamaları üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamsızdır. Ceteris paribus kuralı gereği, yaşlı nüfus oranı sabit tutulduğunda iki bölge türü arasında istatistiksel olarak anlamlı bir harcama farkı yoktur.

Adım Adım Çözüm

1
Kukla değişken (DD) için t-istatistiğini hesapla.
t=180120=1,5t = \frac{180}{120} = 1,5 bulunur.
Bir katsayının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için katsayı tahmininin standart hatasına bölünmesiyle elde edilen t-değerine ihtiyaç vardır.
2
Hesaplanan t-istatistiğini kritik değer ile karşılaştır.
1,5<1,98|1,5| < 1,98 olduğundan H0:β2=0H_0: \beta_2 = 0 hipotezi reddedilemez.
Hesaplanan test istatistiği, kritik değerden küçükse ilgili katsayının popülasyonda sıfır olduğu hipotezi reddedilemez (katsayı anlamsızdır).
3
Sonucu ceteris paribus (diğer değişkenler sabitken) varsayımı ile yorumla.
Yaşlı nüfus oranı sabit tutulduğunda, büyükşehir statüsünde olmanın sağlık harcamaları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi yoktur.
Çoklu regresyonda her bir katsayı, modeldeki diğer değişkenlerin sabit tutulduğu varsayımı altında yorumlanır.

Anahtar Kavram

Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Katsayı Yorumlama ve t-Testi
Soru 4Soru

Bir kamu kurumunun strateji geliştirme biriminde görevli bir analist, illerin sosyoekonomik gelişmişlik endeksini etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla En Küçük Kareler (EKK) yöntemini kullanarak bir çoklu doğrusal regresyon modeli tahmin etmiştir. Analist, modele dahil edilen bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorunu olup olmadığını test etmek istemektedir.

Bu durumla ilgili analistin yapacağı değerlendirmeler bağlamında aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Çoklu doğrusal bağlantı sorunu, En Küçük Kareler (EKK) tahmincilerinin sapmasızlık özelliğini bozmaz; ancak varyanslarının büyümesine ve tahminlerin etkinliğinin azalmasına neden olur.

Cevap

Çoklu doğrusal bağlantı sorunu, En Küçük Kareler (EKK) tahmincilerinin sapmasızlık özelliğini bozmaz; ancak varyanslarının büyümesine ve tahminlerin etkinliğinin azalmasına neden olur.
Çoklu doğrusal bağlantı, bağımsız değişkenler arasındaki yüksek korelasyon durumudur. Bu varsayım ihlali, En Küçük Kareler (EKK) tahmincilerinin sapmasızlık (yansızlık) ve tutarlılık özelliklerini etkilemez. Tahminciler hâlâ sapmasızdır, ancak varyansları yapay olarak büyür. Artan varyanslar, standart hataları büyüterek t-istatistiklerinin küçülmesine (anlamsız çıkmasına) ve güven aralıklarının genişlemesine, dolayısıyla modelin etkinliğinin (efficiency) kaybolmasına neden olur.

Adım Adım Çözüm

1
Çoklu doğrusal bağlantının tanımını ve tahminciler üzerindeki temel etkilerini hatırlama
Çoklu doğrusal bağlantı, bağımsız değişkenler arası yüksek ilişkidir. EKK tahmincileri sapmasız (yansız) kalır, ortalamada doğru tahmin üretirler ancak varyansları şiştiği için etkinlik (minimum varyans) özelliği bozulur.
Seçeneklerdeki ifadelerin doğruluğunu EKK varsayım ihlallerinin temel sonuçları üzerinden değerlendirmek.
2
VIF ve Tolerans (TOL) göstergeleri arasındaki matematiksel ilişkiyi analiz etme
Tolerans ve VIF arasında VIF=1/TOL\text{VIF} = 1 / \text{TOL} şeklinde ters orantılı bir matematiksel ilişki vardır. Doğrusal bağlantının şiddetli kabul edilmesi için genellikle VIF > 10 olmalıdır.
Hesaplama ve eşik değeri barındıran seçeneklerdeki yanılgıları formüle dayalı olarak elemek.
3
Diğer varsayım ihlallerini ayırt etme
Hata terimlerinin varyansının değişmesi 'Değişen Varyans', ardışık hataların birbiriyle ilişkili olması ise 'Otokorelasyon' sorunudur.
Sorunu yanlış tanımlayan veya diğer ekonometrik problemlerle karıştıran seçenekleri ekarte etmek.

Anahtar Kavram

Çoklu Doğrusal Bağlantının Etkileri ve Tespiti (VIF/Tolerans)
Soru 5Soru

Bir kamu kurumu uzmanı, basit doğrusal regresyon modeli Yi=β0+β1Xi+εiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i kullanarak EKK (En Küçük Kareler) yöntemiyle parametre tahminleri elde etmiştir. Yapılan varsayım kontrolleri sonucunda; hata terimlerinin beklenen değerinin sıfır olduğu (E(εi)=0E(\varepsilon_i) = 0) ve açıklayıcı değişken ile hata terimi arasında korelasyon bulunmadığı (Cov(Xi,εi)=0Cov(X_i, \varepsilon_i) = 0) teyit edilmiştir. Ancak, modelin kalıntıları üzerinde yapılan testlerde hem değişen varyans (heteroskedastisite) hem de otokorelasyon sorunlarının eş anlı olarak bulunduğu tespit edilmiştir.

Buna göre, elde edilen EKK tahmin edicilerinin istatistiksel özellikleri ve modelin çıkarsama gücü hakkında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Tahmin ediciler doğrusal ve tarafsız olma özelliklerini korur, ancak en küçük varyanslı (etkin) olma özelliğini kaybeder ve standart EKK formülleriyle hesaplanan standart hatalar sapmalı olacağından t ve F testleri güvenilmez hale gelir.

Cevap

Doğru cevap, EKK tahmin edicilerinin tarafsızlığını koruduğunu ancak etkinliklerini (minimum varyans olma özelliklerini) kaybettiğini ve standart hataların sapmalı hale gelerek hipotez testlerini geçersiz kıldığını belirten ifadedir.
Basit doğrusal regresyon modelinde, EKK tahmin edicilerinin doğrusal ve tarafsız olabilmesi için açıklayıcı değişken(ler) ile hata terimleri arasında korelasyon olmaması ve hata terimlerinin beklenen değerinin sıfır olması yeterlidir. Soruda bu koşulların sağlandığı belirtilmiştir, bu nedenle tarafsızlık bozulmaz. Ancak, Gauss-Markov teoremi uyarınca bu tahmin edicilerin en küçük varyansa sahip (etkin) olabilmesi için hata terimlerinin sabit varyanslı olması ve birbirleriyle ilişkisiz (otokorelasyonsuz) olması gerekir. Değişen varyans ve otokorelasyon varlığı etkinliği ortadan kaldırır. Daha da önemlisi, standart hataları hesaplayan klasik formüller geçerliliğini yitirir, bu da t ve F testlerinin verdiği sonuçların güvenilmez (sapmalı) olmasına yol açar.

Adım Adım Çözüm

1
EKK tahmin edicilerinin tarafsızlık şartını incele.
Tarafsızlık (E(β^)=βE(\hat{\beta}) = \beta) için yalnızca modelin doğru kurulmuş olması, E(εi)=0E(\varepsilon_i) = 0 olması ve bağımsız değişkenin dışsal (Cov(Xi,εi)=0Cov(X_i, \varepsilon_i) = 0) olması yeterlidir.
Değişen varyans ve otokorelasyon bu koşulları bozmadığından tahmin ediciler tarafsız kalmaya devam eder.
2
Gauss-Markov teoremi ve BLUE özelliklerini değerlendir.
BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) olabilmek için homoskedastisite (Var(εi)=σ2Var(\varepsilon_i) = \sigma^2) ve otokorelasyon olmaması (Cov(εi,εj)=0Cov(\varepsilon_i, \varepsilon_j) = 0) varsayımlarının sağlanması gerekir.
Soruda bu iki varsayımın ihlal edildiği belirtildiği için tahmin ediciler 'En İyi' (minimum varyanslı/etkin) olma özelliğini kaybeder.
3
Varsayım ihlallerinin istatistiksel çıkarsama (hipotez testleri) üzerindeki etkisini belirle.
Standart EKK varyans formülleri, sabit varyans ve sıfır otokorelasyon varsayımı altında türetilmiştir. Bu varsayımlar sağlanmadığında hesaplanan varyanslar (ve dolayısıyla standart hatalar) hatalı olur.
Standart hatalar hatalı/sapmalı olduğunda, bu standart hataları kullanan t ve F test istatistikleri geçersiz sonuçlar üretir, güven aralıkları yanlış hesaplanır.

Anahtar Kavram

EKK Tahmin Edicilerinin Özellikleri ve Varsayım İhlallerinin Sonuçları

Daha Fazla Pratik

Değişen varyans ve otokorelasyonun varlığında tahmin edilen katsayıların standart hatalarını düzeltmek için kullanılan Huber-White ve Newey-West tahmin edicilerinin özelliklerini inceleyiniz.

Alternatif Yöntem

Bu tür varsayım ihlalleri tespit edildiğinde, parametrelerin ve standart hataların güvenilir tahmini için Dirençli (Robust) Standart Hatalar (örn. White veya Newey-West tahmin edicileri) kullanılabilir veya Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GEKK - GLS) yöntemine başvurulabilir.
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 6Soru

Bir araştırmacı, bir ildeki konut fiyatlarını etkileyen faktörleri incelemek amacıyla 44 bağımsız değişken içeren bir çoklu doğrusal regresyon modeli kurmuş ve 2525 konutluk bir rassal örneklem üzerinden aşağıdaki kısmi Varyans Analizi (ANOVA) tablosunu elde etmiştir:

Varyans KaynağıSerbestlik Derecesi (df)Kareler Toplamı (SS)Kareler Ortalaması (MS)F
Regresyon?400400??
Hata (Artık)??55
Genel (Toplam)?500500

Bu verilere göre, modelin F test istatistiği değeri ve düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 2020 ve 0,760,76

Cevap

Modelin F test istatistiği 2020 ve düzeltilmiş belirleme katsayısı 0,760,76'dır.
Doğru cevapta; regresyon serbestlik derecesi k=4k=4 olarak bulunup Kareler Ortalaması MSR=400/4=100MS_R = 400/4 = 100 elde edilmiştir. F değeri MSR/MSE=100/5=20MS_R / MS_E = 100/5 = 20 olmalıdır. Düzeltilmiş belirleme katsayısı ise, toplam serbestlik derecesi kaybı dikkate alınarak Rˉ2=1(10,80)(24/20)=0,76\bar{R}^2 = 1 - (1 - 0,80) \cdot (24/20) = 0,76 şeklinde doğru hesaplanmıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Serbestlik derecelerinin (df) bulunması
dfRegresyon=k=4df_{Regresyon} = k = 4
dfGenel=n1=251=24df_{Genel} = n - 1 = 25 - 1 = 24
dfHata=nk1=2541=20df_{Hata} = n - k - 1 = 25 - 4 - 1 = 20
Varyans analizi tablosundaki kareler ortalamalarını hesaplayabilmek için serbestlik derecelerine ihtiyaç vardır.
2
Regresyon Kareler Ortalaması (MSRMS_R) ve F değerinin hesaplanması
MSR=SSRdfR=4004=100MS_R = \frac{SS_R}{df_R} = \frac{400}{4} = 100
F=MSRMSE=1005=20F = \frac{MS_R}{MS_E} = \frac{100}{5} = 20
F test istatistiği, regresyon kareler ortalamasının hata kareler ortalamasına oranıdır.
3
Standart ve Düzeltilmiş Belirleme Katsayılarının (Rˉ2\bar{R}^2) hesaplanması
R2=SSRSST=400500=0,80R^2 = \frac{SS_R}{SS_T} = \frac{400}{500} = 0,80
Rˉ2=1(1R2)n1nk1=1(10,80)2420=10,201,2=10,24=0,76\bar{R}^2 = 1 - (1 - R^2) \cdot \frac{n-1}{n-k-1} = 1 - (1 - 0,80) \cdot \frac{24}{20} = 1 - 0,20 \cdot 1,2 = 1 - 0,24 = 0,76
Modelin açıklayıcılık gücünü, serbestlik derecesi kaybını dikkate alarak daha tarafsız ölçmek için düzeltilmiş R-kare hesaplanmalıdır.

Anahtar Kavram

ANOVA Tablosu İlişkileri ve Düzeltilmiş R-kare
Soru 7Soru

Bir araştırmacı, bir ildeki konut fiyatlarını (YY) tahmin etmek amacıyla üç bağımsız değişken (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) kullanarak bir çoklu doğrusal regresyon modeli (Model 1) kurmuştur. Daha sonra bu modele dördüncü bir bağımsız değişken (X4X_4) ekleyerek yeni bir model (Model 2) tahmin etmiştir. Araştırmacı, Model 2'nin standart belirleme katsayısının (R2R^2) Model 1'e göre çok az miktarda arttığını, ancak düzeltilmiş belirleme katsayısının (Rˉ2\bar{R}^2) Model 1'e göre düştüğünü gözlemlemiştir. Ayrıca, X1,X2X_1, X_2 ve X3X_3 değişkenleri sabit tutulduğunda YY ile X4X_4 arasındaki kısmi korelasyon katsayısının istatistiksel olarak sıfırdan farklı olmadığı sonucuna varılmıştır.

Bu duruma ilişkin olarak aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi istatistiksel olarak en doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: X4X_4 değişkeninin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama konusundaki marjinal katkısı, modelin serbestlik derecesindeki azalmayı telafi edememiştir.

Cevap

X4X_4 değişkeninin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama konusundaki marjinal katkısı, modelin serbestlik derecesindeki azalmayı telafi edememiştir.
Düzeltilmiş R-kare (Rˉ2\bar{R}^2), modele gereksiz değişkenler eklenmesini engellemek için parametre sayısını (serbestlik derecesi kaybını) hesaba katan bir ceza terimi içerir. Soru kökündeki araştırmada X4X_4 değişkeninin kısmi korelasyonunun istatistiksel olarak anlamsız bulunması, bu değişkenin YY üzerinde modele ek bir açıklayıcı bilgi sağlamadığını doğrulamaktadır. Bu marjinal katkının sıfıra yakın olması, serbestlik derecesindeki bir birimlik kaybı telafi edememiş ve dolayısıyla standart R-kare çok hafif artsa da düzeltilmiş R-kare değeri düşüş göstermiştir.

Adım Adım Çözüm

1
Standart belirleme katsayısının (R2R^2) davranışını analiz et
Çoklu regresyon modellerine yeni bir açıklayıcı değişken eklendiğinde, standart R2R^2 istisnasız olarak ya aynı kalır ya da artar; asla düşmez.
En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, hata kareler toplamını minimize edecek şekilde çalıştığı için yeni eklenen bir değişken gereksiz olsa bile R2R^2 matematiksel olarak şişme eğilimi gösterir.
2
Düzeltilmiş belirleme katsayısının (Rˉ2\bar{R}^2) davranışını ve formülünü değerlendir
Rˉ2=1[(1R2)(n1)nk1]\bar{R}^2 = 1 - [\frac{(1-R^2)(n-1)}{n-k-1}] formülünde görüldüğü gibi, modele eklenen yeni değişken (kk'nın artması) serbestlik derecesini düşürerek formüle bir ceza ekler.
Eğer yeni eklenen değişkenin R2R^2'de yarattığı artış, nk1n-k-1 ifadesindeki düşüşten kaynaklanan cezayı aşamazsa, düzeltilmiş R2R^2 azalır.
3
Kısmi korelasyon katsayısının anlamını senaryoya uygula
X4X_4'ün kısmi korelasyonunun sıfırdan farksız olması, diğer değişkenler (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) modeldeyken X4X_4'ün bağımlı değişken YY üzerindeki benzersiz (marjinal) etkisinin istatistiksel olarak sıfır olduğunu kanıtlar.
Kısmi korelasyonun anlamsız olması, yeni değişkenin R2R^2'de yarattığı artışın çok cılız olduğunu teyit eder. Bu cılız artış, serbestlik derecesi cezasını yenemediği için düzeltilmiş R2R^2 düşmüştür.

Anahtar Kavram

Regresyon modellerinde değişken seçimi, Düzeltilmiş R-Kare cezalandırma mekanizması ve kısmi korelasyonun yorumlanması.
Soru 8Soru

Bir araştırmacı, reklam harcamalarının (XX, bin TL) satış gelirleri (YY, bin TL) üzerindeki etkisini incelemek amacıyla 10 haftalık veri toplamış ve aşağıdaki özet istatistikleri elde etmiştir:

n=10n = 10
Xˉ=10\bar{X} = 10
Yˉ=50\bar{Y} = 50
(XiXˉ)2=20\sum (X_i - \bar{X})^2 = 20
(XiXˉ)(YiYˉ)=40\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y}) = 40

Buna göre, En Küçük Kareler (EKK) yöntemi kullanılarak tahmin edilen basit doğrusal regresyon denklemi (Y^=β^0+β^1X\hat{Y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X) aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Y^=30+2X\hat{Y} = 30 + 2X

Cevap

Tahmini regresyon denklemi Y^=30+2X\hat{Y} = 30 + 2X olarak hesaplanmalıdır.
EKK yönteminde eğim katsayısı (β^1\hat{\beta}_1), XX ve YY arasındaki ortak değişimin XX'in varyansına oranı ile bulunur. Verilen istatistiklere göre β^1=40/20=2\hat{\beta}_1 = 40 / 20 = 2 olarak hesaplanır. Sabit terim (β^0\hat{\beta}_0) ise regresyon doğrusunun ortalama noktasından (Xˉ,Yˉ\bar{X}, \bar{Y}) geçmesi kuralına dayanarak β^0=Yˉβ^1Xˉ=502×10=30\hat{\beta}_0 = \bar{Y} - \hat{\beta}_1 \bar{X} = 50 - 2 \times 10 = 30 olarak bulunur. Parametre tahminleri yerine konulduğunda regresyon denklemi Y^=30+2X\hat{Y} = 30 + 2X şeklini alır.

Adım Adım Çözüm

1
Eğim katsayısını (β^1\hat{\beta}_1) hesaplama
β^1=4020=2\hat{\beta}_1 = \frac{40}{20} = 2
EKK yönteminde eğim katsayısı, X ve Y arasındaki ortak değişimin (kovaryansın) X'in varyansına oranı formülüyle ((XiXˉ)(YiYˉ)(XiXˉ)2\frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sum (X_i - \bar{X})^2}) bulunur.
2
Sabit terimi (β^0\hat{\beta}_0) hesaplama
β^0=502×10=30\hat{\beta}_0 = 50 - 2 \times 10 = 30
Regresyon doğrusu ortalamalar noktasından geçmek zorundadır. Bu nedenle sabit terim β^0=Yˉβ^1Xˉ\hat{\beta}_0 = \bar{Y} - \hat{\beta}_1 \bar{X} formülüyle hesaplanır.
3
Regresyon denklemini oluşturma
Y^=30+2X\hat{Y} = 30 + 2X
Bulunan β^0\hat{\beta}_0 ve β^1\hat{\beta}_1 katsayıları Y^=β^0+β^1X\hat{Y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 X genel denkleminde yerine konulur.

Anahtar Kavram

EKK Yöntemi ile Basit Doğrusal Regresyon Katsayılarının Tahmini
Soru 9Soru

Klasik basit doğrusal regresyon modelinde (Yi=β0+β1Xi+εiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i), bağımlı değişkenin alacağı değerler; modelin deterministik bileşeni (β0+β1Xi\beta_0 + \beta_1 X_i) ile rassal nitelikteki stokastik bileşenin (εi\varepsilon_i) toplamı olarak ifade edilir. Gauss-Markov teoremine göre, En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle elde edilen katsayı tahmin edicilerinin "En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici" (BLUE) olabilmesi için stokastik bileşene yönelik belirli varsayımların sağlanması zorunludur.

Buna göre, hata terimi (εi\varepsilon_i) varsayımları ve bu varsayımların EKK tahmin edicilerinin özellikleri üzerindeki etkilerine ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Hipotez testlerinin geçerli olabilmesi için gerekli olan hata terimlerinin normal dağılıma sahip olduğu varsayımı, tahmin edicilerin BLUE özelliği kazanması için de zorunlu bir ön şarttır.

Cevap

Hata terimlerinin normal dağılıma sahip olması gerektiği yönündeki ifadenin BLUE özelliği için zorunlu ön şart olduğunu iddia eden seçenek yanlıştır.
Gauss-Markov teoremine göre EKK tahmin edicilerinin BLUE (En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici) özelliğini taşıması için hata terimlerinin; sıfır ortalamaya sahip olması, sabit varyanslı olması, birbirleriyle otokorelasyonsuz olması ve açıklayıcı değişken ile aralarında korelasyon bulunmaması yeterlidir. Hata terimlerinin normal dağılıma sahip olması ise Gauss-Markov şartları arasında sayılmaz. Normallik, katsayıların istatistiksel anlamlılığını sınamak üzere gerçekleştirilen küçük örneklem hipotez testlerinin (t-testi ve F-testi) geçerli sonuçlar vermesi için modele eklenen ayrı bir varsayımdır.

Adım Adım Çözüm

1
Doğrusal regresyon modelindeki deterministik ve stokastik bileşenlerin rollerini tanımla.
Bağımlı değişkenin değişimi, bağımsız değişkenlerce açıklanan deterministik kısım ve modelin açıklayamadığı rassal stokastik hata terimi ile belirlenir.
Modeli inşa eden bileşenlerin yapısal farklarını ve hangisinin Gauss-Markov varsayımlarına tabi olduğunu belirlemek için.
2
Gauss-Markov teoreminin BLUE (En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici) varsayımlarını değerlendir.
BLUE özelliği için; hata terimlerinin ortalamasının sıfır olması, varyansının sabit olması, otokorelasyon barındırmaması ve bağımsız değişkenle korelasyonsuz olması yeterlidir.
EKK katsayılarının etkinliği ve tarafsızlığı için hangi istatistiksel varsayımların matematiksel kanıtlarda kullanıldığını saptamak için.
3
Normallik varsayımının EKK süreci üzerindeki özgün rolünü izole et.
Normallik varsayımı Gauss-Markov şartları arasında yer almaz. Bu varsayım tahmin edicilerin BLUE olması için değil, güven aralıklarının ve hipotez (t, F) testlerinin küçük örneklemlerde geçerliliğini sağlamak için modele eklenir.
İstatistiksel çıkarım (test) varsayımları ile temel tahmin edici özellik varsayımları (BLUE) arasındaki kavramsal farkı ortaya koymak için.

Anahtar Kavram

Gauss-Markov Teoremi ve Klasik Regresyon Varsayımları
Soru 10Soru

Bir bölge kalkınma ajansında görevli analist, illerin yıllık ihracat hacimlerini (YY) modellemek için 33 bağımsız değişkenden oluşan matris formundaki Y=Xβ+εY = X\beta + \varepsilon çoklu doğrusal regresyon modelini β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'Y En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicisi ile tahmin etmiştir.

Analist, modele açıklayıcılığı artırmak amacıyla dördüncü bir bağımsız değişken eklemiş ve XX matrisini genişleterek modeli yeniden tahmin etmiştir. Yapılan kısmi t-testi sonucunda, eklenen yeni değişkenin katsayısının istatistiksel olarak anlamsız olduğu ve hesaplanan t-istatistiğinin mutlak değerce 11'den küçük olduğu görülmüştür.

Buna göre, yeni tahmin edilen modelin sonuçlarıyla ilgili olarak ilk modele kıyasla aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Belirleme katsayısı (R2R^2) artar veya aynı kalır; ancak serbestlik derecesindeki kayıp nedeniyle düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) kesinlikle azalır.

Cevap

Çoklu doğrusal regresyon modellerine yeni bir değişken eklendiğinde standart belirleme katsayısı (R2R^2) asla azalmaz. Ancak eklenen değişkenin t-istatistiği mutlak değerce 1'den küçükse, değişkenin modele katkısı serbestlik derecesi cezasını karşılayamayacağından düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) kesinlikle azalır.
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde, modele yeni bir bağımsız değişken eklendiğinde (bu değişken bağımlı değişkenle tamamen ilişkisiz olsa bile) açıklanan varyans azalamayacağı için standart belirleme katsayısı (R2R^2) matematiksel olarak ya artar ya da sabit kalır. Ancak, düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2), serbestlik derecesini (nk1)(n-k-1) dikkate alır ve gereksiz değişken eklenmesini cezalandırır. Ekonometrik bir kural olarak, eklenen değişkenin kısmi t-istatistiği mutlak değerce 1'den küçükse, değişkenin modele sağladığı marjinal katkı serbestlik derecesindeki kaybı telafi edemez ve Rˉ2\bar{R}^2 kesinlikle azalır.

Adım Adım Çözüm

1
Modele yeni bir değişken eklenmesinin eee'e (Hata Kareler Toplamı) ve R2R^2 üzerindeki matematiksel etkisini değerlendir.
En Küçük Kareler (EKK) yönteminin doğası gereği, XX matrisine yeni bir açıklayıcı değişken eklendiğinde eee'e (HKT) ya düşer ya da aynı kalır. Dolayısıyla standart R2R^2 hiçbir koşulda azalmaz.
EKK tahmini, Hata Kareler Toplamını minimize edecek şekilde parametreleri hesaplar; daha fazla kısıt (değişken) her zaman eşit veya daha küçük bir HKT üretir.
2
Düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2'nin formülündeki serbestlik derecesi cezasını analiz et.
Düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2, modele eklenen her yeni değişken için bir serbestlik derecesi (nk1)(n-k-1) cezası uygular. Kural olarak, eğer eklenen değişkenin t-değerinin mutlak değeri 1'den küçükse (t<1|t| < 1), düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2 matematiksel olarak düşer.
Eklenen değişkenin açıkladığı ek varyans, serbestlik derecesinin azalmasıyla paydada oluşan küçülmeyi telafi edemez.
3
Sapmasızlık özelliğinin (EKK varsayımlarının) durumunu kontrol et.
Gerçekte modele ait olmayan, anlamsız bir değişkenin modele dahil edilmesi tahmin edicilerin varyansını şişirebilir (etkinliği bozar) ancak β^\hat{\beta} tahmin edicilerinin sapmalı (yanlı) olmalarına neden olmaz.
Sapma problemi, modele dahil edilmesi gereken ilişkili bir değişkenin dışarıda bırakılması (omitted variable bias) durumunda ortaya çıkar.

Anahtar Kavram

Çoklu doğrusal regresyonda model seçimi kriterleri ve R2R^2 ile düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2 arasındaki matematiksel ilişkiler.
Soru 11Soru

Bir uygulamalı istatistik çalışmasında, Yi=β0+β1Xi+εiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i şeklinde tanımlanan basit doğrusal regresyon modeli incelenmektedir. Veri setinde XiX_i değerleri sabit (non-stokastik) olup tüm XiX_i değerleri birbirine eşit değildir. Hata terimleri (εi\varepsilon_i) için beklenen değerin sıfır (E(εi)=0E(\varepsilon_i)=0), varyansın sabit (Var(εi)=σ2Var(\varepsilon_i)=\sigma^2) ve ardışık hata terimleri arasındaki kovaryansın sıfır (Cov(εi,εj)=0, ijCov(\varepsilon_i, \varepsilon_j)=0, \ i \neq j) olduğu varsayımları eksiksiz sağlanmaktadır. Bununla birlikte, veri setinin hacmi çok küçüktür (n=12n=12) ve hata terimlerinin normal dağılıma sahip olmadığı kesin olarak bilinmektedir.

Bu modelde En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle elde edilen tahmin ediciler (β^0,β^1\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1) ve istatistiksel çıkarım süreci ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: EKK tahmin edicileri doğrusal, tarafsız ve en küçük varyanslı (BLUE) olma özelliklerini sürdürür; ancak standart tt ve FF testleri küçük örneklemde geçerliliğini yitirir.

Cevap

Doğru yanıt, tahmin edicilerin BLUE özelliklerini koruduğunu, fakat küçük örneklem çapında standart hipotez testlerinin geçerliliğini yitirdiğini ifade eden seçenektir.
Gauss-Markov teoremine göre, hata terimlerinin beklenen değerinin sıfır, varyansının sabit olması ve ardışık hatalar arasında korelasyon bulunmaması durumunda (açıklayıcı değişken de stokastik değilse) EKK tahmin edicileri En İyi Doğrusal Tarafsız Tahmin Edici (BLUE) olma özelliğine sahiptir. Bu teorem, hata terimlerinin dağılımının normal olmasını şart koşmaz, dolayısıyla tahmin ediciler BLUE özelliklerini korur. Ancak istatistiksel hipotez testlerinin (tt ve FF testleri) ve güven aralıklarının küçük örneklemlerde geçerli olabilmesi için hata terimlerinin normal dağılması zorunludur. Merkezi Limit Teoremi'nin işleyebilmesi için örneklem çapının yeterince büyük olması gerektiğinden, çok küçük bir örneklemde (n=12n=12) normallik eksikliği, test istatistiklerinin teorik dağılımlarının bilinmemesine yol açar ve standart testleri tamamen geçersiz kılar.

Adım Adım Çözüm

1
Gauss-Markov teoreminin koşullarını ve sonuçlarını analiz et.
EKK tahmin edicilerinin doğrusal, tarafsız ve en küçük varyanslı (BLUE) olabilmesi için modelin doğrusal olması, E(εi)=0E(\varepsilon_i)=0, Var(εi)=σ2Var(\varepsilon_i)=\sigma^2, Cov(εi,εj)=0Cov(\varepsilon_i, \varepsilon_j)=0 ve açıklayıcı değişkenin sabit olması yeterlidir.
Normallik varsayımının Gauss-Markov teoreminin bir parçası olmadığını belirlemek için.
2
Normallik varsayımının istatistiksel çıkarım üzerindeki rolünü değerlendir.
Normallik varsayımı, parametre tahmin edicilerinin ve dolayısıyla tt ve FF istatistiklerinin küçük örneklemlerdeki kesin teorik dağılımlarının elde edilebilmesi için gereklidir.
Normallik eksikliğinin hangi istatistiksel sonuçları doğrudan etkilediğini ayırt etmek için.
3
Örneklem çapının (n=12n=12) analiz üzerindeki etkisini dikkate al.
Örneklem çapı çok küçük olduğu için Merkezi Limit Teoremi asimptotik olarak devreye giremez, bu nedenle standart testler geçersiz olur.
Eğer örneklem büyük olsaydı normallik ihlal edilse dahi asimptotik özellikler kullanılabilecekti; sorudaki kısıtı kesinleştirmek için.

Anahtar Kavram

Basit Doğrusal Regresyon Modeli Varsayımları ve Gauss-Markov Teoremi
Soru 12Soru

Bir araştırmacı, hanehalkı tüketim harcamaları ile gelir arasındaki ilişkiyi En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin etmiştir. Araştırmacı, modele ait hata terimlerinin varyansının, bağımsız değişkenin (gelir) artan değerleriyle birlikte sistematik olarak arttığından şüphelenmektedir.

Bu regresyon modelinde karşılaşılan söz konusu durumun sonuçları ve tespiti hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: EKK tahmin edicileri yansız kalmaya devam eder ancak minimum varyanslı (etkin) olma özelliğini yitirir; sorunun tespiti için White veya Breusch-Pagan testleri kullanılabilir.

Cevap

EKK tahmin edicileri yansızlığını korur ancak minimum varyanslı (etkin) olma özelliğini kaybeder; bu sorunun sınanmasında White veya Breusch-Pagan testleri kullanılır.
Değişen varyans (heteroscedasticity) sorunu, hata terimlerinin varyansının sabit olmaması durumudur. Bu durumda, EKK (En Küçük Kareler) tahmin edicileri yansızlık ve tutarlılık özelliklerini korur. Ancak, tahmin ediciler minimum varyanslı (etkin) olma özelliğini kaybeder. Standart hatalar sapmalı hesaplanacağı için t ve F istatistiklerine dayalı hipotez testleri güvenilirliğini yitirir. Değişen varyans sorununun varlığını test etmek için White, Breusch-Pagan, Goldfeld-Quandt, Park ve Glejser testleri kullanılmaktadır.

Adım Adım Çözüm

1
Soruda tanımlanan durumu ve varsayım ihlalini belirleme
Hata terimlerinin varyansının bağımsız değişkenle (gelirle) birlikte artması durumu, regresyon analizinde 'değişen varyans' (heteroscedasticity) sorunu olarak adlandırılır.
Değişen varyans, Gauss-Markov varsayımlarından biri olan homoscedasticity (sabit varyans) varsayımının ihlal edildiğini gösterir.
2
Değişen varyansın EKK tahmin edicileri üzerindeki teorik etkilerini değerlendirme
Tahmin ediciler yansız (unbiased) ve tutarlı (consistent) kalmaya devam eder, ancak etkin (minimum varyanslı) olmaktan çıkarlar.
Yansızlık, beklenen değer operatörünün lineerliğinden gelir ve varyans varsayımına dayanmaz. Ancak etkinlik özelliği, sabit varyans varsayımına doğrudan bağlıdır.
3
Değişen varyansı tespit etmek için kullanılan istatistiksel testleri belirleme
White, Breusch-Pagan, Goldfeld-Quandt, Park ve Glejser testleri bu ihlali belirlemek için en uygun testlerdir.
Seçeneklerdeki Durbin-Watson (otokorelasyon), VIF (çoklu doğrusal bağlantı) ve Chow (yapısal kırılma) testleri başka ekonometrik sorunlar için kullanılır.

Anahtar Kavram

Değişen Varyans Sorununun Sonuçları ve Testleri
Soru 13Soru

Bir araştırmacı, basit doğrusal regresyon modelini tahmin etmek üzere 2020 gözlemden oluşan bir veri seti için aşağıdaki özet istatistikleri elde etmiştir:

Xˉ=5\bar{X} = 5, Yˉ=20\bar{Y} = 20
(XiXˉ)2=400\sum (X_i - \bar{X})^2 = 400
(XiXˉ)(YiYˉ)=800\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y}) = 800

Araştırmacı, Gauss-Markov teoreminin tüm varsayımlarının sağlandığını kabul ederek parametreleri EKK (En Küçük Kareler) yöntemiyle tahmin etmiş ve en iyi doğrusal sapmasız tahmin edicilere (BLUE) ulaşmıştır.

Buna göre, eğim katsayısının tahmini (β^1\hat{\beta}_1) değeri ve modelde sonradan değişen varyans (heteroskedastisite) sorunu olduğu fark edilirse Gauss-Markov teoremine göre EKK tahmin edicilerinin ortadan kalkan özelliği aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla ve doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: β^1=2\hat{\beta}_1 = 2 ; Etkinlik (minimum varyans) özelliği ortadan kalkar, ancak tahmin ediciler sapmasız kalmaya devam eder.

Cevap

Eğim katsayısı 2'dir ve değişen varyans durumunda etkinlik (minimum varyans) özelliği ortadan kalkar.
Basit doğrusal regresyonda EKK eğim katsayısı β^1=(XiXˉ)(YiYˉ)(XiXˉ)2\hat{\beta}_1 = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sum (X_i - \bar{X})^2} formülü ile hesaplanır ve 800400=2\frac{800}{400} = 2 bulunur. Gauss-Markov teoremine göre EKK tahmin edicilerinin 'En İyi' (BLUE içerisindeki Best / Etkin) olabilmesi için hata terimlerinin varyansının sabit olması gerekir. Değişen varyans sorunu ortaya çıktığında tahmin ediciler sapmasız, tutarlı ve doğrusal kalmaya devam eder ancak etkinlik (minimum varyans) özelliği kaybolur.

Adım Adım Çözüm

1
Eğim katsayısını (β^1\hat{\beta}_1) EKK formülü ile hesaplama
β^1=(XiXˉ)(YiYˉ)(XiXˉ)2=800400=2\hat{\beta}_1 = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sum (X_i - \bar{X})^2} = \frac{800}{400} = 2
EKK yönteminde eğim parametresinin tahmini, iki değişken arasındaki ortak değişimin, bağımsız değişkenin kendi içindeki değişimine oranı ile bulunur.
2
Gauss-Markov teoremini ve varsayım ihlallerini değerlendirme
Değişen varyans (heteroskedastisite) sorunu durumunda, EKK tahmin edicileri sapmasız ve tutarlı kalmaya devam eder, ancak minimum varyanslı (etkin) olma özelliklerini yitirirler.
Gauss-Markov teoremine göre en iyi (etkin) olmanın temel şartı hata terimlerinin sabit varyanslı olmasıdır.

Anahtar Kavram

EKK Tahmin Edicilerinin BLUE Özellikleri ve Varsayım İhlalleri
Soru 14Soru

Bir araştırmacı, XX (bağımsız) ve YY (bağımlı) değişkenleri arasındaki ilişkiyi incelemek için klasik doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile tahmin etmiştir. Değişkenlerin ortalamadan farkları (xi=XiXˉx_i = X_i - \bar{X} ve yi=YiYˉy_i = Y_i - \bar{Y}) dikkate alınarak aşağıdaki özet istatistikler elde edilmiştir:

n=25n = 25
i=1nxi2=50\sum_{i=1}^{n} x_i^2 = 50
i=1nxiyi=150\sum_{i=1}^{n} x_i y_i = 150

Modelin temel varsayımlarının (Gauss-Markov varsayımları) tam olarak sağlandığı bilinmektedir.

Buna göre, EKK yöntemi ile hesaplanan eğim katsayısı (β^1\hat{\beta}_1) tahmin edicisinin değeri ve Gauss-Markov teoremine göre özellikleri hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: β^1=3\hat{\beta}_1 = 3'tür ve doğrusal, yansız tahmin ediciler sınıfı içinde en küçük varyansa sahip tahmin edicidir.

Cevap

Hesaplanan katsayı β^1=3\hat{\beta}_1 = 3'tür ve bu katsayı, tüm doğrusal ve yansız tahmin ediciler arasında en küçük varyansa sahiptir (BLUE özelliği).
Eğim katsayısı, ortalamadan farklar formülü kullanılarak β^1=xiyixi2=15050=3\hat{\beta}_1 = \frac{\sum x_i y_i}{\sum x_i^2} = \frac{150}{50} = 3 olarak hesaplanır. Ayrıca Gauss-Markov teoremine göre, klasik doğrusal regresyon modelinin temel varsayımları sağlandığında EKK tahmin edicileri BLUE'dur (Best Linear Unbiased Estimator). Buradaki 'Best' (En İyi) ifadesi, bu tahmin edicinin tüm doğrusal ve yansız tahmin ediciler arasında 'en küçük varyansa' sahip olduğunu matematiksel olarak kanıtlar.

Adım Adım Çözüm

1
Eğim katsayısı formülünü hatırlama
β^1=xiyixi2\hat{\beta}_1 = \frac{\sum x_i y_i}{\sum x_i^2}
EKK yönteminde ortalamadan farklar formülü kullanılarak eğim katsayısı (parametre tahmini) hesaplanır.
2
Verilen değerleri formülde yerine koyma
β^1=15050=3\hat{\beta}_1 = \frac{150}{50} = 3
Sayısal katsayı değerine ulaşmak için verilerin denkleme yerleştirilmesi gerekir.
3
Gauss-Markov teoreminin sonucunu değerlendirme
EKK tahmin edicileri BLUE (En İyi Doğrusal Yansız Tahmin Edici) özelliğine sahiptir.
Modelin tüm varsayımları sağlandığında EKK, doğrusal ve yansız tahmin ediciler arasında en küçük varyansa (minimum varyans) sahiptir.

Anahtar Kavram

EKK Eğim Katsayısı Hesaplanması ve Gauss-Markov Teoremi
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 15Soru

Bir kamu kurumu, çalışanlarının hizmet içi eğitim sonrasındaki performans puanlarını (YY) modellemek için regresyon analizi yapmaktadır. Çalışanların eğitim durumu üç kategoriden oluşmaktadır: Lise, Lisans ve Yüksek Lisans. Regresyon modelinde "Lise" mezunları referans (baz) kategori olarak belirlenmiş ve diğer eğitim seviyeleri için D1D_1 (Lisans) ve D2D_2 (Yüksek Lisans) kukla (dummy) değişkenleri tanımlanmıştır. Çalışanların kurumdaki hizmet süresi (yıl) ise XX bağımsız değişkeni olarak modele eklenmiştir.

En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin edilen regresyon denklemi aşağıda verilmiştir:

Y^=45+1,5X+8D1+12D2\hat{Y} = 45 + 1,5X + 8D_1 + 12D_2

Buna göre, tahmin edilen bu model ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Aynı hizmet süresine sahip çalışanlar karşılaştırıldığında, yüksek lisans mezunlarının beklenen performans puanı lise mezunlarına göre ortalama 12 birim daha yüksektir.

Cevap

Aynı hizmet süresine sahip çalışanlar karşılaştırıldığında, yüksek lisans mezunlarının beklenen performans puanı lise mezunlarına göre ortalama 12 birim daha yüksektir.
Toplamsal (sadece kesme noktasını değiştiren) kukla değişkenli regresyon modellerinde bir kukla değişkenin katsayısı, diğer tüm değişkenler sabitken, ilgili kategorinin referans kategoriye kıyasla bağımlı değişkende (YY) yarattığı ortalama farkı ölçer. Modelde D2D_2 (Yüksek Lisans) katsayısı 1212 olarak bulunmuştur. Bu durum, hizmet süresi aynı kalmak şartıyla, yüksek lisans mezunlarının referans kategori olan lise mezunlarına göre ortalama 1212 birim daha yüksek performans puanına sahip olmasının beklendiğini kesin olarak gösterir.

Adım Adım Çözüm

1
Modeldeki referans (baz) kategoriyi tespit etme.
Soruda açıkça belirtildiği üzere ve kukla değişkeni tanımlanmadığı için referans kategori 'Lise' mezunlarıdır.
Kukla değişkenli regresyon modellerinde yorumlamalar her zaman referans kategori üzerinden yapılır.
2
Regresyon katsayılarının anlamını (özellikle sabit terim ve kukla değişken katsayılarını) tanımlama.
Sabit terim (45), X=0X=0 iken referans kategorinin (Lise) beklenen değeridir. D1D_1 katsayısı (8), Lisans mezunlarının Lise mezunlarına göre farkıdır. D2D_2 katsayısı (12), Yüksek Lisans mezunlarının Lise mezunlarına göre farkıdır.
Toplamsal kukla değişken modellerinde katsayılar, doğrunun (fonksiyonun) eğimini değil, kesme noktasını (intercept) referans kategoriye göre ne kadar kaydırdığını ifade eder.
3
Seçenekleri analiz ederek doğru yorumu belirleme.
Yüksek lisans (D2D_2) katsayısının 12 olması, yüksek lisans mezunlarının referans kategori olan lise mezunlarından 12 birim daha yüksek performansa sahip olduğunu gösteren ifadenin doğru olduğu sonucuna ulaştırır.
Katsayı yorumlamasının istatistiksel ve kavramsal karşılığı tam olarak budur.

Anahtar Kavram

Kukla (Dummy) Değişken Katsayılarının Yorumlanması ve Kukla Değişken Tuzağı
Soru 16Soru

Bir araştırmacı, bir mağazanın günlük satış miktarını (YY), o günkü reklam harcaması (XX) ve mevsimsellik faktörlerini kullanarak modellemek istemektedir. Kukla değişken tuzağına (tam çoklu doğrusal bağlantı) düşmemek için iki farklı eşdeğer regresyon modeli tahmin etmiştir:

Model I (Sabit terimsiz model): Dört mevsimin her biri için ayrı bir kukla değişken (D1D_1: İlkbahar, D2D_2: Yaz, D3D_3: Sonbahar, D4D_4: Kış) modele dahil edilmiş, ancak sabit terim modelden dışlanmıştır.
Yi=α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+θXi+uiY_i = \alpha_1 D_{1i} + \alpha_2 D_{2i} + \alpha_3 D_{3i} + \alpha_4 D_{4i} + \theta X_i + u_i
Model II (Sabit terimli model): Kış mevsimi (D4D_4) temel (baz) kategori olarak belirlenip modele dahil edilmemiş; sabit terim ile birlikte İlkbahar (D1D_1), Yaz (D2D_2) ve Sonbahar (D3D_3) kukla değişkenleri modele eklenmiştir.
Yi=β0+β1D1i+β2D2i+β3D3i+γXi+viY_i = \beta_0 + \beta_1 D_{1i} + \beta_2 D_{2i} + \beta_3 D_{3i} + \gamma X_i + v_i

Her iki model de aynı veri seti kullanılarak En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin edilmiştir. Buna göre, Model II'deki İlkbahar mevsimi kukla değişken katsayısının (β1\beta_1) ve sabit terimin (β0\beta_0) Model I'deki parametreler cinsinden eşdeğeri aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: β1=α1α4\beta_1 = \alpha_1 - \alpha_4 ve β0=α4\beta_0 = \alpha_4

Cevap

Model II'deki İlkbahar katsayısı β1=α1α4\beta_1 = \alpha_1 - \alpha_4 ve sabit terim β0=α4\beta_0 = \alpha_4 olarak hesaplanır.
İki model yapısal olarak aynı tahminleri üretir. Baz kategori olan Kış mevsiminde, Model II'nin beklenen değeri yalnızca sabit terime (β0\beta_0) eşittir. Model I'de ise Kış mevsiminin beklenen değeri α4\alpha_4'tür. Bu sebeple β0=α4\beta_0 = \alpha_4 olmak zorundadır. İlkbahar mevsimi için Model I'in ürettiği toplam etki α1\alpha_1 iken, Model II'nin ürettiği toplam etki β0+β1\beta_0 + \beta_1'dir. Bu iki ifade eşitlendiğinde (α1=α4+β1\alpha_1 = \alpha_4 + \beta_1), İlkbahar katsayısı β1=α1α4\beta_1 = \alpha_1 - \alpha_4 olarak hesaplanır. Bu durum, sabit terimli regresyonlarda kukla değişkenlerin 'baz kategori ile olan farkı' verdiğini matematiksel olarak kanıtlar.

Adım Adım Çözüm

1
Kış mevsimi (baz kategori) için her iki modelin beklenen satış değeri denklemlerini yazmak.
Kışın D1=0,D2=0,D3=0,D4=1D_1=0, D_2=0, D_3=0, D_4=1'dir. Model I'de: E(YKıs\c)=α4+θXE(Y|Kış) = \alpha_4 + \theta X. Model II'de: E(YKıs\c)=β0+γXE(Y|Kış) = \beta_0 + \gamma X.
İki model eşdeğer olduğundan, aynı koşullar altında aynı tahmini üretmeleri gerekir.
2
Kış mevsimi denklemlerini eşitleyerek sabit terimin (β0\beta_0) karşılığını bulmak.
α4+θX=β0+γX\alpha_4 + \theta X = \beta_0 + \gamma X eşitliğinden β0=α4\beta_0 = \alpha_4 ve γ=θ\gamma = \theta elde edilir.
Model II'deki sabit terim her zaman dışlanan (baz) kategorinin kesişim parametresini temsil eder.
3
İlkbahar mevsimi için her iki modelin beklenen satış değeri denklemlerini yazmak.
İlkbaharda D1=1D_1=1, diğerleri 0'dır. Model I'de: E(YI˙lkbahar)=α1+θXE(Y|İlkbahar) = \alpha_1 + \theta X. Model II'de: E(YI˙lkbahar)=β0+β1+γXE(Y|İlkbahar) = \beta_0 + \beta_1 + \gamma X.
İlkbahar kukla değişken katsayısının (β1\beta_1) yapısal karşılığını izole etmek.
4
İlkbahar denklemlerini eşitleyerek β1\beta_1'i çözmek.
α1+θX=β0+β1+γX\alpha_1 + \theta X = \beta_0 + \beta_1 + \gamma X olur. γ=θ\gamma = \theta ve β0=α4\beta_0 = \alpha_4 yerlerine konursa: α1=α4+β1\alpha_1 = \alpha_4 + \beta_1 elde edilir. Buradan β1=α1α4\beta_1 = \alpha_1 - \alpha_4 bulunur.
Sabit terimli bir modelde herhangi bir grubun katsayısı, o grubun baz gruba göre oluşturduğu marjinal farkı (eğimler sabitken kesişim farkını) ölçer.

Anahtar Kavram

Kukla değişken modellerinde alternatif spesifikasyonlar ve katsayıların yorumlanması (fark vs. mutlak değer).
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 17Soru

Bir kamu kurumu uzmanı, illerin sosyoekonomik gelişmişlik endeksini tahmin etmek için kurduğu mevcut çoklu doğrusal regresyon modeline yeni bir açıklayıcı değişken eklemeyi planlamaktadır.

Uzman, modele eklenecek bu yeni değişken ile bağımlı değişken arasındaki kısmi korelasyon katsayısını (modeldeki diğer değişkenler sabit tutulduğunda) tam olarak sıfır (00) bulmuştur.

Buna göre, yeni değişken modele dâhil edildiğinde modelin belirtme katsayısı (R2R^2) ve düzeltilmiş belirtme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) değerlerinde nasıl bir değişim gözlenir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: R2R^2 değeri değişmez, Rˉ2\bar{R}^2 değeri azalır.

Cevap

R2R^2 değeri değişmez, Rˉ2\bar{R}^2 değeri azalır.
Kısmi korelasyonun sıfır olması, ilgili değişkenin modele diğer değişkenler tarafından henüz açıklanmamış hiçbir yeni bilgi (varyans) sunmadığını ifade eder. Bu durum Hata Kareler Toplamının ve dolayısıyla R2R^2 değerinin sabit kalmasına yol açar. Ancak çoklu regresyon modeline yeni bir bağımsız değişken (kk) eklendiği için formüldeki serbestlik derecesi düşer ve uygulanan ceza faktörü artar. Bu matematiksel etki Rˉ2\bar{R}^2 (düzeltilmiş R2R^2) değerinin azalmasına sebep olur.

Adım Adım Çözüm

1
Kısmi korelasyon katsayısının sıfır olmasının modele katkısını analiz et.
Bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki varyansı açıklamaya hiçbir ek katkısı yoktur.
Kısmi korelasyon, diğer değişkenlerin etkisi arındırıldıktan sonraki saf ilişkiyi ölçer. Sıfır olması, değişkenin modele yeni bir bilgi getirmediğini gösterir.
2
Bu durumun Belirtme Katsayısı (R2R^2) üzerindeki etkisini belirle.
R2R^2 değeri değişmeden aynı kalır.
Modelin açıkladığı toplam varyans (Regresyon Kareler Toplamı) ve Hata Kareler Toplamı (HKT) değişmediği için R2R^2 oranı sabit kalır.
3
Parametre sayısındaki artışın Düzeltilmiş Belirtme Katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) üzerindeki etkisini hesapla.
Rˉ2\bar{R}^2 değeri matematiksel olarak azalır.
Rˉ2=1[(1R2)×n1nk1]\bar{R}^2 = 1 - [(1 - R^2) \times \frac{n-1}{n-k-1}] formülünde R2R^2 sabit kalırken parametre sayısı (kk) arttığı için paydadaki serbestlik derecesi (nk1n-k-1) küçülür. Çıkarılan ceza terimi büyüyeceğinden Rˉ2\bar{R}^2 değeri küçülür.

Anahtar Kavram

Kısmi Korelasyon ve Düzeltilmiş R-Kare İlişkisi
Soru 18Soru

Bir kamu kurumu uzmanı, bölgesel kalkınma endeksini etkileyen faktörleri çoklu doğrusal regresyon analizi ile incelemektedir. Analizde, bağımlı değişken YY ve bağımsız değişkenler matrisi XX olmak üzere, Y=Xβ+εY = X\beta + \varepsilon modeli kurulmuş ve tahmin süreci β^=(XX)1XY\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'Y eşitliği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin klasik varsayımları sağladığı bilinmektedir.

Uzmanın elde ettiği model sonuçlarını değerlendirirken kurduğu aşağıdaki cümlelerden hangisi istatistiksel açıdan hatalıdır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Modele yeni bir bağımsız değişken ilave edildiğinde, standart belirleme katsayısında (R2R^2) olduğu gibi düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) da istisnasız olarak artış gösterir veya sabit kalır.

Cevap

Modele yeni bir bağımsız değişken eklendiğinde düzeltilmiş belirleme katsayısının daima artacağını veya sabit kalacağını belirten ifade hatalıdır.
Düzeltilmiş belirleme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2), standart belirleme katsayısından (R2R^2) farklı olarak modelin serbestlik derecesindeki kaybı dikkate alır. Modele yeni bir bağımsız değişken eklendiğinde, bu değişkenin bağımlı değişkeni açıklama katkısı, azalan serbestlik derecesini telafi edemeyecek kadar düşükse, düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2 değeri azalır. Bu nedenle 'istisnasız olarak artış gösterir veya sabit kalır' iddiası istatistiksel olarak yanlıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Çoklu doğrusal regresyon modelinin teorik özelliklerinin gözden geçirilmesi.
Matris formunda tahmin, katsayı yorumları (ceteris paribus) ve varyans-kovaryans özellikleri analiz edilir.
Seçeneklerdeki ifadelerin doğruluğunu istatistiksel teoriye göre kontrol etmek için.
2
Standart belirleme katsayısı (R2R^2) ile düzeltilmiş belirleme katsayısının (Rˉ2\bar{R}^2) farkının değerlendirilmesi.
Standart R2R^2 modele eklenen her yeni değişkende yapay olarak artarken, düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2'nin serbestlik derecesi kaybını hesaba kattığı belirlenir.
Hatalı ifadenin tespiti için bu iki metriğin davranış farkını netleştirmek gerekir.
3
Hatalı ifadenin tespit edilmesi.
Modele eklenen yeni değişkenin açıklayıcılık gücü zayıfsa (örneğin t-istatistiği mutlak değerce 1'den küçükse), düzeltilmiş Rˉ2\bar{R}^2'nin azalacağı sonucuna varılır.
Soruda istenen hatalı istatistiksel yorumu kesin olarak belirlemek için.

Anahtar Kavram

Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: EKK Özellikleri, Katsayı Yorumu ve Belirleme Katsayıları
Soru 19Soru

Bir Kalkınma Ajansı, desteklenen projelerin bütçeleri (XX, milyon TL) ile bu projelerin tamamlanma süreleri (YY, ay) arasındaki ilişkiyi basit doğrusal regresyon modeliyle tahmin etmek istemektedir. İncelenen n=81n=81 proje için aşağıdaki özet istatistikler elde edilmiştir:

i=181(XiXˉ)2=400\sum_{i=1}^{81} (X_i - \bar{X})^2 = 400

i=181(XiXˉ)(YiYˉ)=100\sum_{i=1}^{81} (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y}) = 100

Xˉ=15\bar{X} = 15

Yˉ=8\bar{Y} = 8

Klasik doğrusal regresyon modelinin tüm varsayımlarının (Gauss-Markov varsayımları) sağlandığı kabul edildiğinde; EKK (En Küçük Kareler) yöntemiyle elde edilen sabit terim (β^0\hat{\beta}_0) ve eğim katsayısı (β^1\hat{\beta}_1) tahminleri sırasıyla kaçtır ve bu tahmin edicilerin Gauss-Markov teoremine göre en temel istatistiksel özelliği aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: β^0=4,25\hat{\beta}_0 = 4,25 ; β^1=0,25\hat{\beta}_1 = 0,25 ; Doğrusal ve sapmasız tahmin ediciler sınıfında minimum varyansa sahiptir.

Cevap

Modelin katsayıları β^0=4,25\hat{\beta}_0 = 4,25 ve β^1=0,25\hat{\beta}_1 = 0,25 olup, bu tahmin ediciler doğrusal ve sapmasız tahmin ediciler sınıfında minimum varyansa sahiptir.
Doğru seçenekte eğim katsayısı formülü (β^1=(XiXˉ)(YiYˉ)(XiXˉ)2\hat{\beta}_1 = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sum (X_i - \bar{X})^2}) uygulanarak 100400=0,25\frac{100}{400} = 0,25 değeri bulunmuştur. Sabit terim (β^0=Yˉβ^1Xˉ\hat{\beta}_0 = \bar{Y} - \hat{\beta}_1 \bar{X}) eşitliğinden 8(0,25×15)=4,258 - (0,25 \times 15) = 4,25 olarak hesaplanmıştır. Gauss-Markov teoremine göre, klasik varsayımlar altında elde edilen bu EKK tahmin edicileri, doğrusal ve sapmasız tahmin ediciler arasında en küçük (minimum) varyansa sahip olma (EİDSTE/BLUE) özelliğini taşır.

Adım Adım Çözüm

1
Eğim katsayısını (β^1\hat{\beta}_1) hesapla.
β^1=100400=0,25\hat{\beta}_1 = \frac{100}{400} = 0,25
EKK yönteminde eğim katsayısı, XX ve YY'nin ortak varyansının (çarpımlar toplamı) XX'in varyansına (kareler toplamı) bölünmesiyle bulunur.
2
Sabit terimi (β^0\hat{\beta}_0) hesapla.
β^0=8(0,25×15)=83,75=4,25\hat{\beta}_0 = 8 - (0,25 \times 15) = 8 - 3,75 = 4,25
Regresyon doğrusu örneklem ortalamalarından (Xˉ,Yˉ\bar{X}, \bar{Y}) geçmek zorundadır. Bu nedenle β^0=Yˉβ^1Xˉ\hat{\beta}_0 = \bar{Y} - \hat{\beta}_1\bar{X} formülü kullanılır.
3
Gauss-Markov teoremine göre tahmin edicilerin özelliklerini belirle.
EKK tahmin edicileri En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edicidir (EİDSTE / BLUE).
Klasik varsayımlar sağlandığında, EKK tahmin edicileri sapmasızdır ve tüm doğrusal sapmasız tahmin ediciler arasında en küçük varyansa (minimum varyans / en iyi) sahiptir.

Anahtar Kavram

EKK Parametre Tahmini ve Gauss-Markov Teoremi
Soru 20Soru

Bir kamu politikası analisti, belediyelerin toplu taşıma harcamalarını etkileyen faktörleri incelemek amacıyla 33 bağımsız değişken (nüfus yoğunluğu, akaryakıt fiyatları, sefer sayısı) içeren bir çoklu doğrusal regresyon modeli kurmuştur. Toplam 3535 belediyeden elde edilen verilerle tahmin edilen modelin genel anlamlılığını test etmek için yapılan varyans analizi (ANOVA) sonucunda, F-istatistiği değeri 15,515,5 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, kurulan bu regresyon modelinin belirleme katsayısı (R2R^2) kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 0,600,60

Cevap

Regresyon modelinin belirleme katsayısı (R2R^2) 0,60'tır.
Çoklu doğrusal regresyon analizinde, modelin genel anlamlılığını test etmek için kullanılan ANOVA tablosundaki F-istatistiği, belirleme katsayısı (R2R^2) cinsinden F=R2/k(1R2)/(nk1)F = \frac{R^2 / k}{(1 - R^2) / (n - k - 1)} şeklinde ifade edilebilir. Gözlem sayısı n=35n = 35 ve bağımsız değişken sayısı k=3k = 3 olduğunda hata serbestlik derecesi 3531=3135 - 3 - 1 = 31 olarak bulunur. Formülde F=15,5F = 15,5 yerine konduğunda, R2/3(1R2)/31=15,5\frac{R^2 / 3}{(1 - R^2) / 31} = 15,5 eşitliği elde edilir. Gerekli cebirsel işlemler yapıldığında (46,546,5R2=31R246,5 - 46,5R^2 = 31R^2) eşitliğinden 77,5R2=46,577,5R^2 = 46,5 sonucuna ulaşılır ve R2=0,60R^2 = 0,60 olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Modelin parametrelerini ve serbestlik derecelerini belirleme
Gözlem sayısı n=35n = 35, bağımsız değişken sayısı k=3k = 3. Regresyon serbestlik derecesi df1=k=3df_1 = k = 3. Hata serbestlik derecesi df2=nk1=3531=31df_2 = n - k - 1 = 35 - 3 - 1 = 31.
F-istatistiği formülünde kullanmak üzere ilgili serbestlik derecelerinin doğru tespit edilmesi gerekir.
2
F-istatistiği ile R2R^2 arasındaki matematiksel eşitliği kurma
Genel F-testi formülü şöyledir: F=R2/k(1R2)/(nk1)F = \frac{R^2 / k}{(1 - R^2) / (n - k - 1)}.
Varyans analizinde genel anlamlılık F-istatistiği doğrudan belirleme katsayısına bağlı olarak ifade edilebilir.
3
Verilen F değerini formülde yerine koyma
15,5=R2/3(1R2)/3115,5 = \frac{R^2 / 3}{(1 - R^2) / 31} denklemi elde edilir.
Bilinmeyen tek değişken olan R2R^2'yi bulmak için cebirsel düzenleme yapılmalıdır.
4
Denklemi R2R^2 için çözme
15,5=31R23(1R2)46,5(1R2)=31R246,5=77,5R2R2=46,577,5=0,6015,5 = \frac{31 \cdot R^2}{3 \cdot (1 - R^2)} \Rightarrow 46,5 \cdot (1 - R^2) = 31 \cdot R^2 \Rightarrow 46,5 = 77,5 \cdot R^2 \Rightarrow R^2 = \frac{46,5}{77,5} = 0,60.
İçler dışlar çarpımı ve sadeleştirme yapılarak denklem çözülmüştür.

Anahtar Kavram

F-İstatistiği ve Belirleme Katsayısı İlişkisi
Sayfa 1 / 11Sonraki
Regresyon Analizi Alıştırma Soruları — KPSS İstatistik | Examkin