Regresyon analizinde çoklu bağlantı durumunda en küçük kareler, ridge regresyon ve temel bilişenler yaklaşımlarının karşılaştırılması / Samet Eker; Danışman Soner Çankaya
Özet
Bu çalısmanın amacı çoklu regresyon analizinde bağımsız değiskenler arasındaçoklu bağlantı problemi olması durumunda yaygın olarak kullanılan en küçük kareler(EKK) yönteminin varsayımlarının savunulamaz olması sebebiyle EKK ile Ridgeregresyon (RR) ve temel bilesenler regresyon (TBR) yöntemlerini karsılastırmalı olarakincelemektir. Bu amaçla, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Arastırma ve UygulamaÇiftliğinde yetistirilen toplam 85 adet Karayaka kuzusundan sütten kesim dönemindebazı vücut ölçüleri (cidago ve sağrı yüksekliği, vücut uzunluğu, göğüs genisliği, çevresive derinliği, ön, orta ve arka sağrı genisliği) ile canlı ağırlık ölçüleri alınmıstır.Yöntemlerin performansını değerlendirmek için hata kareler ortalaması (HKO) veparametrelerin önemliliği (R2) kullanılmıstır. Canlı ağırlık tahmini için kullanılan vücutölçülerinden ön sağrı ve orta sağrı genisliklerine ait ölçümler arasında çoklu bağlantıproblemi RR ve TBR yöntemleri ile ortadan kaldırılmıstır.Arastırma bulguları en küçük HKO ve en büyük R2 değerine RR’nin sahipolduğunu göstermesine rağmen parametrelerin önem testleri de dikkate alındığında TBRtahminlerinin daha tutarlı olduğu belirlenmistir. Bu nedenle karayaka kuzularının süttenkesim dönemindeki canlı ağırlık tahmininde kullanılan modele ait parametre tahminiiçin TBR yaklasımının kullanılması önerilmektedir.
