Çoklu bağlantı (Multicollinearity) sorunu ve giderilmesine yönelik alternatif yaklaşımlar
Multicollinearity problem and alternative approaches for its sollution
- Tez No: 309835
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAMİT MİRTAGİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Faktör skoru, Koşul indeksi, Ridge regresyon, Temel bileşenler regresyonu, Varyans şişme faktörü, Factor scores condition index, Ridge regression, Principle component regression, Variance inflation factor
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Çoklubağlantı (Multicollinearity), çoklu doğrusal regresyon analizinde karşılaşılan önemli sorunlardan biridir. Çoklubağlantı sorunu olması durumunda, standart çoklu regresyon analizi (en küçük kareler metodu) yerine; faktör skorlarının kullanımı, ridge ve temel bileşenler regresyonu gibi alternatif istatistik analiz yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmada standart regresyon analizi ile birlikte adı geçen üç yöntem incelenmiş ve iki veri seti ile uygulama yapılmıştır. Yöntemlerin performanslarının belirlenmesinde; Varyans Şişme Faktörü (VIF), hata kareler ortalamasının karekökü ve belirleme katsayısı kriterleri kullanılmıştır.Sonuçta, standart regresyon analizi uygulanabilecek veri setine; ridge regresyon analizinin de uygulanabileceği, ancak çoklu bağlantı probleminin olması durumunda ridge regresyon analizi yönteminin standart regresyon analizine yerine kullanılabileceği vurgulanmıştır. Bununla birlikte çalışmada, çoklu bağlantı problemini gidermede faktör skorları ve temel bileşen regresyon analizi yöntemlerinin standart regresyon analizi yöntemine alternatif olarak kullanabileceğine de dikkat çekilmiştir.
Özet (Çeviri)
Multicollinearity is the most important problem encountered in multiple linear regression analysis. In case of multicollinearity, altenative approaches or statistical analysis methods such as factor scores for multiple regression analysis, Ridge and principle component regression have been frequently used to instead of standard multiple regression analysis (Least Squares Method). In the present study, performances of use of factor scores for multiple regression analysis, Ridge and principle component regression analysis metdods were evaluated and application of these methods were carried out on two data sets. In the evaluation of these methods, variance inflation factor, root of mean square error and determination coefficient criterias were used.As a result, it was noted that Ridge regression analysis can be used instead of standart multiple regeression analysis even applicable standart regression analyisis, however, in case of multicolinearity ridge regression will be used as an alternative method to standart multiple regression. In addition, it was underlined that factor scores and principle component regression are also used to as an altenative methods.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama ve yersel veriler kullanılarak NO2 özelinde hava kalitesine yönelik meteorolojik mekansal bilgi üretimi: Ankara örneği
Production of meteorological-spatial nitrogen dioxide (NO2) data using remote sensing and ground-based measurements
ERCÜMENT AKSOY
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TANER SAN
DR. DOĞUŞHAN KILIÇ
- Çok değişkenli çoklu ayarlama problemlerinde değişken seçimi
Variable selection in multivariate multiple calibration problems
İSMAİL KOÇAK
- Kısmi en küçük kareler yönteminin simülasyon verileri ile diğer yöntemlerle karşılaştırılması
Comparison of partial least squares prediction and other prediction methods with simulated data
İSMAİL BAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLA GÖKTAŞ
- Ridge Regresyon yöntemiyle Türk tekstil ve konfeksiyon sanayii dış satımının analizi
Başlık çevirisi yok
NURAY GİRGİNER