Regresyon analizinde çoklu bağlantı durumunun tespiti ve çözüm yolları
Detection and solutions of multicollinearity in regression analysis
- Tez No: 992174
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR KOŞKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Ridge regresyon, Çoklu bağlantı, Ridge regression, Multicollinearity
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde sıklıkla karşılaşılan çoklu bağlantı (multicollinearity) problemi, katsayı tahminlerinin ve model güvenilirliğinin azalmasına yol açarak istatistik sonuçların geçerliliğini olumsuz etkilemektedir. Bu tez çalışmasında çoklu doğrusal regresyon modellerinde sıkça karşılaşılan çoklu bağlantı (multicollinearity) sorununun tespiti ve çözüm yolları incelenmiş; hayvancılık sektörüne ait gerçek veriler üzerinde uygulamalı analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, çoklu bağlantının model güvenilirliğini düşürmesi nedeniyle klasik En Küçük Kareler (EKK) yönteminin yetersiz kaldığı durumlarda alternatif yanlı (biased) kestirim yöntemlerinin performansını ortaya koymak ve en uygun çözüm yaklaşımını belirlemektir. Bu kapsamda ilk olarak çoklu bağlantının kavramsal tanımı, sonuçları ve literatürde yer alan tespit yöntemleri değerlendirilmiş; korelasyon matrisi ve varyans şişme faktörü (VIF) ölçütleriyle modelde yüksek düzeyde çoklu bağlantı bulunduğu tespit edilmiştir. Bu aşamadan sonra, sorunun giderilmesine yönelik olarak Temel Bileşenler Regresyonu (PCR) ve Ridge Regresyon yöntemleri uygulanmıştır. PCR analizlerinde değişkenlerin bilgi kaybını azaltarak temel bileşenler üzerinden modelleme yapılmış; Ridge regresyonunda ise penalizasyon parametresi yoluyla katsayı büyüklükleri sabitleştirilmiştir. Bu çalışmada materyal olarak, buzağılarda canlı ağırlığı etkileyen faktörlere ilişkin veriler kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizi kapsamında çoklu bağlantı probleminin varlığı ve giderilmesine yönelik yöntemler değerlendirilmiştir. Analizler 4. ve 5. haftaya ait veri setleri üzerinde ayrı ayrı uygulanmış, haftalar arası karşılaştırmalı değerlendirme yapılmıştır. Bulgular sonucunda hem Ridge regresyonunun hem de PCR yönteminin çoklu bağlantı etkisini önemli ölçüde azalttığı; özellikle Ridge regresyonunun daha düşük hata değerleri ve doğruluk derecesinin (R²) yine yüksek kaldığı görülmüştür. Bu yönüyle Ridge regresyonu model performansı açısından daha avantajlı bulunmuştur. Sonuç olarak çoklu bağlantı probleminin göz ardı edilmesinin model güvenilirliğini ciddi ölçüde zayıflattığı; klasik yöntemlerin bu durumda geçerliliğini kaybettiği tespit edilmiştir. Bu nedenle özellikle yüksek korelasyon içeren veri yapılarına sahip uygulamalarda Ridge regresyonunun tercih edilmesi önerilmektedir. Çalışma, hayvancılık verileri üzerinden yapılan uygulama ile literatüre katkı sağlamış; gerçek veri temelli analizleriyle pratik kullanım açısından önemli bulgular sunmuştur.
Özet (Çeviri)
Multicollinearity, which is frequently encountered in multiple linear regression models, leads to instability in coefficient estimates and reduces model reliability, thereby adversely affecting the validity of statistical inferences. This thesis examines the detection and solution methods of multicollinearity (multiple correlation), which is frequently encountered in multiple linear regression models, and presents applied analyses using real data from the livestock sector. The aim of the study is to demonstrate the limitations of the classical Ordinary Least Squares (OLS) method in cases where multicollinearity reduces model reliability, and to evaluate the performance of alternative biased estimation methods to determine the most appropriate solution approach. In this context, the conceptual definition and consequences of multicollinearity, as well as detection methods reported in the literature, were evaluated; high levels of multicollinearity in the model were confirmed using the correlation matrix and the Variance Inflation Factor (VIF) criteria. Subsequently, Principal Component Regression (PCR) and Ridge Regression methods were applied to address the problem. In PCR analyses, modeling was conducted using principal components to reduce information loss among variables, whereas in Ridge regression, coefficient magnitudes were stabilized through the penalization parameter. In this study, data related to factors affecting live weight in calves were used as the research material, and the presence of multicollinearity and methods for its elimination were evaluated within the framework of multiple linear regression analysis. The analyses were conducted separately using data sets from the 4th and 5th weeks, and comparative evaluations were carried out between the weeks. The findings revealed that both Ridge regression and PCR significantly reduced the effect of multicollinearity; however, Ridge regression provided lower error values and explanatory power (R²) was not change and thus was found to be more advantageous in terms of model performance. In conclusion, it was determined that ignoring the multicollinearity problem significantly weakens the reliability of the model, and that classical methods lose their validity in such cases. Therefore, the use of Ridge regression is recommended especially in applications with data structures containing high correlation. The study contributes to the literature through its applied comparative analyses based on real livestock data, providing important findings for practical implementation.
Benzer Tezler
- The relationship of the bone void space parameter to other conventional parameters: Confirmed by mechanical testing
Kemik trabekül boşluk alanı parametresinin diğer geleneksel parametrelerle ilişkisi: Mekanik test ile değerlendirilmesi
WISAM ABDULRAZZAQ ABDULSALAM ABDULSALAM
Doktora
İngilizce
2023
Diş HekimliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALAETTİN KOÇ
- Elit voleybolda mobbinge maruz kalma ile sportif kendine güven ilişkisinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi
Examining the relationship between exposure to mobbing and sportive self-confidence in elite volleyball in terms of various variables
CEREN AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
SporGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YILDIRAN
- Evli bireylerin evlilik rol beklentileri ile evlilik doyumları arasındaki yordayıcı ilişkiler
Predictive relationships between marital role expectations and marital satisfactions of married individuals
PINAR TETİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Psikolojiİstanbul Gelişim ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM SEDAT ŞAHİN
- Yükseköğretimde örgütsel körlük ve örgütsel sürdürülebilirlik arasındaki ilişkide örgütsel dayanıklılığın aracı rolü
The mediation role of organizational resilience in the relationship between organizational myopia and organizational sustainability in higher education
GÖZDE SEZEN GÜLTEKİN
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN ARGON
- Impact of capital structure on corporate performance during financial crisis: Evidence from shariah compliant companies
Sermaye yapısının finansal kriz döneminde işletme karlılığına etkisi: Şeriate uyumlu işletmelerden kanıtlar
NOR KHADIJAH MOHD AZHARI
Doktora
İngilizce
2020
MaliyeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL YILDIZ