Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hilal KAPLAN TABAK
Danışman: Meral Ebegil
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Doğrusal regresyon modelinde, bağımsız değişkenler arasında ilişki olmaması varsayımı sağlanmadığında çoklu bağlantı sorunuyla karşılaşılmaktadır. Bu durumda, En Küçük Kareler tahmin edicisi ile elde edilen parametre tahminleri gerçek değerinden uzaklaşarak yanlış bulguların elde edilmesine sebep olabilmektedir. Çoklu bağlantının etkisini gidermek için etkili olan yöntemlerden biri yanlı tahmin yöntemleridir. Bu tahmin yöntemleri ile artan varyansın azaltılması ve tutarlı parametre tahminlerinin elde edilmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, Halawa ve El-Bassiouni’nin (2000) çalışmasında Ridge tahmin edicisi için elde edilen test istatistiğinden yararlanarak regresyon katsayılarının anlamlılığının testi için Liu Tipi tahmin edicisine ilişkin bir test istatistiği elde edilmiştir. Gerçek veri uygulaması ve simülasyon çalışması ile Ridge, Liu ve Liu Tipi tahmin edicilerine ilişkin regresyon modelinin katsayılarının anlamlılık testleri yapılmıştır. Farklı durumlar altında bu tahmin edicilerin 1.tip hataları ve güç değerleri hesaplanarak elde edilen bulgular karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, yüksek derecede çoklu bağlantı bulunduğunda, Liu Tipi tahmin edicisine ait elde edilen LT1 testinin diğer testlere göre daha güçlü olduğu gözlenmiştir.
Anahtar Kelimeler : Çoklu bağlantı, yanlı tahmin ediciler, hipotez testi, 1.tip hata, testin gücü