Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2008 / Cilt: 10 Sayı: 2

DEĞİŞEN VARYANS DURUMUNDA EN KÜÇÜK KARELER TEKNİĞİNİN ALTERNATİFİ AĞIRLIKLI REGRESYON ANALİZİ VE BİR UYGULAMA

Pages
111–134
Publication Date
2008-12-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

AR analizi ile elde edilen sonuçlardan, düzeltilmiş-R2 değerinin %91 ve toplam asılı partiküller düzeylerinin ilgili dönemde yıllık trendinin negatif ve yaklaşık olara -1.467 um/m3 olduğu ve bunun 0.000 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu anlaşılmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmanın amacı, en küçük kareler (EKK) tekniğinin en önemli varsayımlarından biri olan sabit varyans varsayımının teorik ve teknik ayrıntılarını ampirik bir uygulama üzerinde tartışmaktır.
📊
Key Findings & Data:Araştırmada Ocak 1990 ile Haziran 2007 tarihleri arasındaki aylık toplam asılı partiküller serisi kullanılmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:AR analizi ile elde edilen sonuçlardan, düzeltilmiş-R2 değerinin %91 ve toplam asılı partiküller düzeylerinin ilgili dönemde yıllık trendinin negatif ve yaklaşık olara -1.467 um/m3 olduğu ve bunun 0.000 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu anlaşılmaktadır.
🔬Design:Makale
📍Scope:2007 Verileri
⚙️Variables:EKK · Değişen Varyans · Ağırlıklı Regresyon

Abstract

Bu çalışmanın amacı, en küçük kareler (EKK) tekniğinin en önemli varsayımlarından biri olan sabit varyans varsayımının teorik ve teknik ayrıntılarını ampirik bir uygulama üzerinde tartışmaktır. Bu çalışmada, Zonguldak'ta toplam asılı partiküller madde düzeylerindeki trend ve mevsimlik faktörler uygun olan ağırlıklı regresyon (AR) yöntemiyle araştırılmaktadır. Araştırmada Ocak 1990 ile Haziran 2007 tarihleri arasındaki aylık toplam asılı partiküller serisi kullanılmaktadır. AR analizi ile elde edilen sonuçlardan, düzeltilmiş-R2 değerinin %91 ve toplam asılı partiküller düzeylerinin ilgili dönemde yıllık trendinin negatif ve yaklaşık olara -1.467 um/m3 olduğu ve bunun 0.000 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu anlaşılmaktadır.

Özet

Bu çalışmanın amacı, en küçük kareler (EKK) tekniğinin en önemli varsayımlarından biri olan sabit varyans varsayımının teorik ve teknik ayrıntılarını ampirik bir uygulama üzerinde tartışmaktır. Bu çalışmada, Zonguldak'ta toplam asılı partiküller madde düzeylerindeki trend ve mevsimlik faktörler uygun olan ağırlıklı regresyon (AR) yöntemiyle araştırılmaktadır. Araştırmada Ocak 1990 ile Haziran 2007 tarihleri arasındaki aylık toplam asılı partiküller serisi kullanılmaktadır. AR analizi ile elde edilen sonuçlardan, düzeltilmiş-R2 değerinin %91 ve toplam asılı partiküller düzeylerinin ilgili dönemde yıllık trendinin negatif ve yaklaşık olara -1.467 um/m3 olduğu ve bunun 0.000 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu anlaşılmaktadır.

🔖

Cite This Article

Albayrak, A. S. (2008). DEĞİŞEN VARYANS DURUMUNDA EN KÜÇÜK KARELER TEKNİĞİNİN ALTERNATİFİ AĞIRLIKLI REGRESYON ANALİZİ VE BİR UYGULAMA. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 2, 111–134. https://ajindex.com/articles/1060744

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Albayrak, A. S. (2006). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Ankara:
  2. Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti. Armitage, P. (1971); Statistical Methods in Medical Research, Blackwell Publications: Oxford.
  3. Draper, N. R. ve H. Smith (1981); Applied Regression Analysis, Willey: New York.
  4. Green, W. H. (1994). Econometric Analysis, 2nd Ed., Prentice Hall: N J.
  5. Gujarati, D. N. (1995). Basic Econometrics (Third Edition), McGraw-Hill: New Jersey.
  6. Hintze, J. L. ve NCSS (2007). User's Guide-IV: Multivariate Analysis, Clustering,
  7. Meta Analysis, Forcasting, Time Series, Operation Research and Mass Appraisal. Kaysville, Utah: NCSS Inc. Netter, J., W. Wasserman ve M. H. Kunter (1983). Applied Linear
  8. Regression Models, Illinois. Norusis, M. J. ve SPSS Inc. (1999). SPSS Regression Models 10.0, Chicago: SPSS Inc.
  9. Orhunbilge, N. (2000). Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi, İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
  10. Orhunbilge, N. (1998). Zaman Serileri Analizi ve Tahmin Yöntemleri, Avcıol-Basım Yayın: İstanbul.
  11. Pindyck, R. S. ve Rubinfeld, D. L. (1991). Econometric Model and Econometric Forecast, 3rd Ed.
  12. Shin, K. (1996). SPSS Guide for DOS Version 5.0 and Windows Versions 6.0 and 1.2, Chicago: Irwin.
  13. SPSS Inc. (1999). SPSS Trends 10, Chicago: SPSS Inc.
  14. Tarı, R. (2006). Ekonometri (4. Baskı), İstanbul: Avcı Ofset.
  15. Webster, A. (1995). Applied Statistics for Business and Economics, 3rd Ed.
  16. Yamak, R., ve Köseoğlu, M. (2006). Uygulamalı İstatistik ve Ekonometri (3. Baskı),
  17. Celepler Matbaacılık: Trabzon.