Dayanıklı regresyon yöntemi ve çeşitli sosyal veriler üzerinde aykırı gözlemlerin teşhisi

Arastırmanın Temelleri: Veride aykırı gözlem(ler)in bulunması durumunda En Küçük Kareler Tahmin (EKK) Yöntemi direncini yitirerek yanıltıcı sonuçlar verebilir. Aykırı gözlemlerin bir çok veride karşılasılabilir olması araştırmacının her türlü istatistiksel çalışmada aykırı gözlemlere karşı dirençli tahminci kullanım eğiliminde olmasını gerektirir.

Arastırmanın Amacı: Aykırı gözlem varlığında kullanılabilecek EKK tahmin yöntemine alternatif dayanıklı tahmin yöntemlerinin bir kısmını tanıtmak, çeşitli veriler üzerinde aykırı gözlemlerin EKK ile dayanıklı tahminciler üzerindeki etkisini incelemek ve aykırı gözlemleri teşhis etmeye çalısmaktır.

Ana Tartışma ve Sonuçlar: Veride genel karakteristik yapıya uymayan gözlem(ler)in varlıgı halinde, EKK tahmin sonuçları, bu tahminlerin standart hataları ve güven aralıkları olumsuz yönde etkilenir. Dayanıklı tahmin yöntemlerinin kullanımı bu tür gözlemlerin belirlenmesini sağlamakla beraber onların verideki etkinliğini azaltarak daha güvenilir sonuçların elde edilmesini sağlar. Demografik yapıya sahip çesitli veriler üzerinde dirençli ve duyarlı tahmin yöntemlerinin sonuçları konu kapsamında değerlendirilerek dogrulanmış, iki boyutlu çizime olanak sağlayan verilerde de görsel algı ile desteklenmiştir. Ayrıca belirlenen aykırı gözlemler demografik istatistiklerle örtüşmektedir.

Aykırı Gözlemler ,

En Küçük Kareler ,

En Küçük Kırpılmış Kareler ,

En Küçük Varyans Kovaryans Determinantı ,

Outliers ,

Fundamentals of the Research: In the presence of outlier(s), the method of Ordinary Least Squares (OLS) can be affected and gives misleading results. The common applications of OLS and the frequent existence of outliers in researches require to be tended to use resistant estimators in every statistical work.

Purpose of the Research: Hence the purposes of this study are to introduce some high breakdown robust estimation techiques that are alternative to OLS, to investigate the effects of outliers on OLS and robust estimators and lastly diagnose of outliers.

Main Discussion and Results: In case of having atypical and infrequent observations, OLS estimation results, standard errors and confidence intervals are affected badly. Whereas reliable results and outlier diagnosis can be attained with robust estimators. The consequences of robust and sensitive estimators on demographically structured data are analyzed within the context of this subject. These consequences are also ascertained in some of the data set which provide two-dimensional plots with a visual perception. Furthermore, diagnosed outliers in data verify the past demographic statistics' summaries.

OLS ,

Least Trimmed Squares (LTS) ,

Minimum Covariance Determinant (MCD) ,