Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

COMPARISON OF DIAGNOSTIC METHODS FOR DETECTING AN INFLUENTIAL OBSERVATION IN REGRESSION

Yıl 2011, Cilt: 1 Sayı: 2, 105 - 116, 04.07.2011

Öz

An influential observation and influential sets would cause noticeable differentiations on the fitted values in regression. Since these differentiations decrease explicable of model, detecting the influential observation or the influential sets in data is important for efficiency of regression analysis. In this study DFFITS, DFBETAS, COVRATIO, Cook Distance, S statistics and graphical technique used for detecting an influential observation are examined. These methods are compared with regard to ratios of detecting influential observation in data which includes an influential observation. 

Kaynakça

  • Altunkaynak, B. (2003). “Doğrusal Sınırlamalar ve İzdüşüm Teorisi Yardımıyla Çoklu Doğrusal Reg-resyonda Etkili Gözlemlerin Tespiti”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 16(3), 457- 466.
  • Andrews, D.F. ve Pregibon, D. (1976). “Finding Outliers That Matter”, J. Roy. Statist. Soc., Ser. B. 40, 85-93.
  • Belsley, D.A., Kuh, E. ve Welsch, R.E. (1980). “Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity”, Willey Series in Probability and Mathematical Statistics, New York 6-84.
  • Chatterjee, S. ve Hadi, A.S. (1986). “Influential Observations, High Leverage Points and Outliers in Linear Regression”, Statistical Science 1(3), 379-416.
  • Cook, R.D. (1977a). “Detection of Influential Observations in Linear Regression”, Technometrics 19 (1), 15-18.
  • Cook, R.D. ve Weisberg, S. (1982). “Residuals and Influence in Regression”, Chapman and Hall, New York 10-20, 101-156.
  • David, H.A. (1981). “Order Statistics, 2nd Edn.”, Willey, New York, 110-150.
  • Hadi, A.S. ve Simonoff, J.S. (1993). “Procedures for the Identification of Multiple Outliers in Linear Models”, Journal of the American Statistical Association 88(424), 1264-1272.
  • Hoaglin, D.C. ve Welsch, R.E. (1978). “The Hat Matrix in Regression and ANOVA”, The American Statistician 32(1), 17-22.
  • Li, B., Martin, E.B. ve Morris, A.J. (2001). “A Graphical Technique for Detecting Influential Cases in Regression Analysis”, Communications in Statistics – Theory and Methods 30(3), 463-483.
  • Margolin, B.H. (1977). “The Distribution of Internally Studentized Statistics via Laplace Transform Inversion”, Biometrica 64, 573-582.
  • Montgomery, D.C., Peck, E.A.. ve Vining, G.G. (2001). “Introduction to Linear Regression Analysis”, Willey Series in Probability and Mathematical Statistics New York, 207-219.
  • Pena, D. (2005). “A New Statistics for Influence in Linear Regression”, American Statistical Associa- tion and the American Society for Quality 47(1), 1-12.
  • Vupa, Ö. (2009). “Investigation of Influence Observation and Outliers in Logistic Regression Model”, VI. İstatistik Günleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı 453-457.

REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Yıl 2011, Cilt: 1 Sayı: 2, 105 - 116, 04.07.2011

Öz

Regresyonda etkili gözlem ve gözlem grupları, tahmin değerlerinde önemli derecede farklılaşmalara neden olabilir. Bu farklılaşmalar modelin açıklanabilirliğini azalttığı için verideki etkili gözlem veya gözlem gruplarının saptanması regresyon analizinin verimliliği açısından önemlidir. Bu çalışmada etkili gözlem ve gözlem gruplarının saptanması için kullanılan DFFITS, DFBETAS, COVRATIO, Cook Uzaklığı, S tanı istatistikleri ve grafik yöntemi incelenmiştir. Bu yöntemler etkili bir gözlem içeren veride bu gözlemi etkili gözlem olarak saptama oranı bakımından karşılaştırılmıştır. 

Kaynakça

  • Altunkaynak, B. (2003). “Doğrusal Sınırlamalar ve İzdüşüm Teorisi Yardımıyla Çoklu Doğrusal Reg-resyonda Etkili Gözlemlerin Tespiti”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 16(3), 457- 466.
  • Andrews, D.F. ve Pregibon, D. (1976). “Finding Outliers That Matter”, J. Roy. Statist. Soc., Ser. B. 40, 85-93.
  • Belsley, D.A., Kuh, E. ve Welsch, R.E. (1980). “Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity”, Willey Series in Probability and Mathematical Statistics, New York 6-84.
  • Chatterjee, S. ve Hadi, A.S. (1986). “Influential Observations, High Leverage Points and Outliers in Linear Regression”, Statistical Science 1(3), 379-416.
  • Cook, R.D. (1977a). “Detection of Influential Observations in Linear Regression”, Technometrics 19 (1), 15-18.
  • Cook, R.D. ve Weisberg, S. (1982). “Residuals and Influence in Regression”, Chapman and Hall, New York 10-20, 101-156.
  • David, H.A. (1981). “Order Statistics, 2nd Edn.”, Willey, New York, 110-150.
  • Hadi, A.S. ve Simonoff, J.S. (1993). “Procedures for the Identification of Multiple Outliers in Linear Models”, Journal of the American Statistical Association 88(424), 1264-1272.
  • Hoaglin, D.C. ve Welsch, R.E. (1978). “The Hat Matrix in Regression and ANOVA”, The American Statistician 32(1), 17-22.
  • Li, B., Martin, E.B. ve Morris, A.J. (2001). “A Graphical Technique for Detecting Influential Cases in Regression Analysis”, Communications in Statistics – Theory and Methods 30(3), 463-483.
  • Margolin, B.H. (1977). “The Distribution of Internally Studentized Statistics via Laplace Transform Inversion”, Biometrica 64, 573-582.
  • Montgomery, D.C., Peck, E.A.. ve Vining, G.G. (2001). “Introduction to Linear Regression Analysis”, Willey Series in Probability and Mathematical Statistics New York, 207-219.
  • Pena, D. (2005). “A New Statistics for Influence in Linear Regression”, American Statistical Associa- tion and the American Society for Quality 47(1), 1-12.
  • Vupa, Ö. (2009). “Investigation of Influence Observation and Outliers in Logistic Regression Model”, VI. İstatistik Günleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı 453-457.
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

İrmak Acarlar

Yayımlanma Tarihi 4 Temmuz 2011
Yayımlandığı Sayı Yıl 2011 Cilt: 1 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Acarlar, İ. (2011). REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi - B Teorik Bilimler, 1(2), 105-116.
AMA Acarlar İ. REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. AUBTD-B. Ağustos 2011;1(2):105-116.
Chicago Acarlar, İrmak. “REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI”. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi - B Teorik Bilimler 1, sy. 2 (Ağustos 2011): 105-16.
EndNote Acarlar İ (01 Ağustos 2011) REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi - B Teorik Bilimler 1 2 105–116.
IEEE İ. Acarlar, “REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI”, AUBTD-B, c. 1, sy. 2, ss. 105–116, 2011.
ISNAD Acarlar, İrmak. “REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI”. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi - B Teorik Bilimler 1/2 (Ağustos 2011), 105-116.
JAMA Acarlar İ. REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. AUBTD-B. 2011;1:105–116.
MLA Acarlar, İrmak. “REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI”. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi - B Teorik Bilimler, c. 1, sy. 2, 2011, ss. 105-16.
Vancouver Acarlar İ. REGRESYONDA BİR ETKİLİ GÖZLEMİN SAPTANMASI İÇİN KULLANILAN TANI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. AUBTD-B. 2011;1(2):105-16.