Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda Ridge ve Temel Bileşenler Regresyon Analiz Yöntemlerinin Kullanımı

Year 2010, Volume: 41 Issue: 1, 53 - 57, 19.02.2013

Mehmet Topal , Ecevit Eyduran A. Mutlu Yağanoğlu Adem Sönmez Sıddık Keskin

Abstract

Ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri, çok değişkenli regresyon verilerini analiz etmek için kullanılan
istatistik analiz yöntemleridir. Çoklu bağlantı ortaya çıktığında en küçük kareler tahminleri sapmasız olmasına karşın tahminlerin
varyansları büyük olduğundan gerçek değerlerinden oldukça uzakta olabilmektedirler. Bir derece yanlı regresyon tahminlerine izin
vermek suretiyle ridge ve temel bileşenler regresyon standart hataları indirgenir. Dolayısıyla çoklu bağlantı durumu mevcut
olduğunda en küçük kareler metoduna alternatif olarak ridge ve temel bileşenler regresyon metotları kullanılabilir. Bu araştırmada
farklı yaşlara sahip 91 adet sazan balığından elde edilen çeşitli vücut ölçüleri kullanılarak karkas ağırlığını tahminleyen bir modelin
geliştirilmesi amaçlanmıştır. Vücut ölçüleri arasında çoklu bağlantı durumu ortaya çıkmasından dolayı en küçük kareler
regresyonuna alternatif olan ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri uygulanmış ve aynı veri seti için bu üç metot
karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak belirleme katsayısı (R2), hata kareler ortalamasının karekökü (S), hata kareler
ortalaması ve modellerin varyasyon katsayısı kullanılmıştır. Bu kriterlere göre, en iyi uyumu sırasıyla en küçük kareler (R2
=0.905, S=19.587), ridge (R2=0.898, S=20.2563) ve temel bileşenler regresyon (R2=0,878 S=22.127) metotlarının verdiği gözlenmiştir.
Sonuç olarak, çoklu doğrusal bağlantı durumunda en küçük kareler metodu kullanmak yerine Ridge ve temel bileşenler regresyon
yöntemlerinin kullanılmasının daha doğru olabileceği kanaatine varılmıştır.

Keywords

Çoklu doğrusal bağlantı, Ridge regresyon, Temel bileşenler regresyonu, en küçük kareler metodu

References

• Akkaya, Ş. ve Pazarlıoğlu, M. V., 1998. Ekonometri I. Anadolu Matbaacılık, İzmir.
• Albayrak, A. S., 2005. Çoklu Doğrusal Bağlantı Halinde En Küçük Kareler Tekniğinin Alternatifi Yanlı Tahmin Teknikleri ve Bir Uygulama. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 1, Sayı 1
• Alpar, R., 1997. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler Giriş-I. Kültür Ofset, Ankara.
• Ambrose J.J.R., 1989. Age determination. In: Larry A, Nielson LA and Johnson DL (eds), Fisheries techniques, Southern Printing Company, Virgina, 301-325.
• Hines, W. W. ve Montgomery, D. C., 1990. Probability and Statistics in Engineering and Management Science. John Wiley & Sons, Inc.
• Hintze, J. L., 2007. NCSS Help System. Kaysville, Utah.
• Lagler, E. D., 1967. Freshwater Fishery Biology, W.M.C. Brown Company Publishers Dobuque Lowa, p.317.
• Marquardt, D.W ve Snee, R.D., 1975. Ridge Regression in Pratice. The American Statistician, February 1975, Vol. 29, p3-20.
• Neter, J., Wasserman, W. ve Kutner, M. H., 1989. Applied Linear Regression Models. Irwın Inc. Boston.
• Nikolsky, G.W., 1963. The Ecology of Fishes. Acedemic Press, London.
• İpek, O., 2001. Ridge Regresyon Üzerine Bir Çalışma. VI. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Çukurova Üniversitesi, Adana, 20-22 Eylül 2001.