Ridge Tahminine Dayalı M-Regresyonunun Etkinliğinin İncelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, çoklu doğrusal regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya hataların normal dağılım göstermemesi problemlerinin bir arada olması durumunda ridge tahminine dayalı M tahmin edicileri önerilmiştir. Önerilen tahmin edicilerin parametre tahmini için tekrarlı yenilenen ağırlıklı ridge algoritmasının tanımlanmıştır. Önerilen tahmin edicinin tahmin performansı simülasyon çalışması ve gerçek veri seti üzerinde gösterilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre ridge tahminine dayalı M tahmin edicilerinin, çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya hataların normal dağılım göstermemesi problemlerinin bir arada olması durumunda EKK, ridge ve geleneksel M tahmin edicilerden daha başarılı bulunmuştur.

In this study, M estimators based on ridge estimation are proposed in case of a combination of multiple linear regression and outlier observations or non-normal distribution of errors in multiple linear regression analysis. For parameter estimation of the proposed estimators, iteratively reweighted ridge algorithm is defined. The estimation performance of the proposed estimator is shown on the simulation study and the real dataset. According to the results of the study, M estimators based on the ridge estimation were found to be more successful than the ridge and traditional M estimators when the problems of multicollinearity and outlier observations or errors did not show normal distribution.