Çoklu iç ilişki olması durumunda lineer regresyon modellerinin kullanımı ile kestirim ve öngörü

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Fela Özbey

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): SELAHATTİN KAÇIRANLAR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Lineer regresyon modellerinin tahmininde en küçük kareler (EKK) tahmin edicisi yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, açıklayıcı değişkenlerin birbirleriyle ilişkili olduğu durumlarda EKK tahmin edicisi istikrarsızlaşır. Bu nedenle, çoklu iç ilişkinin varlığı durumunda EKK tahmin edicisine alternatif olarak yanlı tahmin ediciler önerilmektedir. Birçok alanda, gelecek zamana ait verileri kestirmek/öngörmek büyük önem taşır çünkü öngörü, gelecekteki potansiyel olaylar ve onların sonuçları hakkında belli bilgiler ortaya koymaktadır. Bu da politika belirleyicinin (veya yöneticinin) önemli kararları daha güvenli bir şekilde almasını sağlamaktadır. Yanıt değişkenin bilinmeyen değerlerinin kestirimi ile ilgilendiğimizde, regresyon modelinin uygun bir kestirim denklemi üretebilmesi öncelikli gereksinimdir. Bu nedenle, bu çalışmada, çoklu iç ilişkinin mevcut olduğu durumlarda bazı yanlı tahmin edicilerin kestirim/öngörü performanslarını iyileştirecek yöntemler önerilmiş ve bu yöntemlere göre oluşturulmuş kestirim denklemleri, gerçek veriler kullanılarak kendi aralarında karşılaştırılmıştır.