Regresyon Analizinde Kullanılan Yanlı Tahmin Edicilerin Etkinliklerinin_x000D_ Karşılaştırılması

Abstract

Regresyon analizinde, katsayıları tahmin etmek için en yaygın olarak kullanılan yöntem, En küçük kareler(EKK) yöntemidir. Bu yönteminin kullanılabilmesi için değişkenler arasında ilişki olmaması gerekir. Açıklayıcıdeğişkenlerin birbirleriyle ilişkili olduğu durumlarda EKK tahmin yönteminin kullanılması yanlış modelbulgularına ve kullanımına neden olur. Bu tür birbiriyle bağımlılık gösteren bağımsız değişkenlerle analizyapmak için farklı yanlı tahmin ediciler geliştirilmiştir. Literatürde, yaygın olarak kullanılan yanlı tahminediciler, gerek gerçek veri gerekse Monte Carlo simülasyonu yapılarak kendi aralarında karşılaştırılmıştır.

In the regression analysis, the most widely used method for estimating the coefficients of the ordinary least_x000D_ squares (OLS) method. For this method to be used, there should be no relationship between variables. In cases_x000D_ where explanatory variables are related to each other, the use of OLS estimation method will lead to incorrect_x000D_ model findings and usage. Different-sided estimators were developed to analyze with such interdependent_x000D_ independent variables. In the literature, commonly used biased estimators are compared among themselves by_x000D_ performing real data and Monte Carlo simulation.