SavedAdd your journal

Journals / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik / 2003 / Cilt: 4 - Sayı: 2

Comparison of Liu and ridge regression estimators in multicollinearty models

Çoklu bağıntılı modellerde Liu ve ridge regresyon kestiricilerinin karşılaştırılması

Veysel YILMAZ
Cengiz AKTAŞ
Pages
189–194
Publication Date
2022-10-11
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)

Without omitting the independent variables in the model, a comparison of ridge estimator, which gives less mean square error compared with the least square estimators but which is biased, with the Liu estimator, which has recently been used as an alternative to the ridge regression estimator.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:One of the problems encountered in the multi-regression analysis is multicollinearty case.
📊
Key Findings & Data:One of the problems encountered in the multi-regression analysis is multicollinearty case.
💡
Conclusion & Impact:Without omitting the independent variables in the model, a comparison of ridge estimator, which gives less mean square error compared with the least square estimators but which is biased, with the Liu estimator, which has recently been used as an alternative to the ridge regression estimator.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

One of the problems encountered in the multi-regression analysis is multicollinearty case. Without omitting the independent variables in the model, a comparison of ridge estimator, which gives less mean square error compared with the least square estimators but which is biased, with the Liu estimator, which has recently been used as an alternative to the ridge regression estimator.

Özet

Çoklu regresyon analizinde karşılaşılan sorunlardan birisi de çoklu bağıntı durumudur. Modeldeki bağımsız değişkenleri çıkarmadan enküçük kareler kestiricisine (EKK) göre daha küçük hata kareler ortalaması veren, ancak yanlı olan ridge regresyon kestiricisi ile son zamanlarda ridge regresyon kestiricisine alternatif olarak kullanılan Liu kesimcisinin bir karşılaştırılması yapılmıştır.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, V., AKTAŞ, C. (2022). Comparison of Liu and ridge regression estimators in multicollinearty models. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, Cilt: 4 - Sayı: 2, 189–194. https://ajindex.com/articles/438465

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Akdeniz, F. (1998). "Liu Kestiricide Yanlılık Parametresi d İçin Sınırlar", İstatistik Günleri Sempozyumu, Çukurova Üniversitesi.
  2. Baldemir, E. (1997). "Çoklu Doğrusal Bağlantının Tespit Metodları ve Türkiye İçin Enflansyon Uygulaması", D.E.Ü. İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1), 173-191.
  3. Gujurati, D.N. (1988). "Basic Econometrics", John Wiley and Sons, New York, 720 p. Hoerl, A.E. ve Kennard, R.W. (1970a). "Ridge Regression: Biased Estimation for Nonortogonal Problems", Technometrics, 12(1), 55-66.
  4. Hoerl, A.E. ve Kennard R.W. (1970b). "Ridge Regression: Applications To Nonortogonal Problems", Technometrics, 12(1), 69-82.
  5. İmir, E. (1986). "Çoklu Bağıntılı Doğrusal Modellerde Ridge Regresyon Yöntemiyle Parametre Kestirimi", Anadolu Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Yayınlan,10, Eskişehir, 76 s. İNAN, H. (1999). "Sermaye Piyasası Etkinliği ve İMKB Bileşik Endeksini Etkileyen Ekonomik Faktörlerin Analizi", Osmangazi Ünv. Sosyal Bil. Ens. Y.L Tezi, Yayımlanmamış, 78 s. Kaçıranlar, S. ve Sakallıoğlu, S. (2000). "Liu ve Temel Bileşenler Regresyon Tahmin Edicilerinin Birleştirilmesi", İstatistik Araştırma Sempozyumu, 17-21.
  6. Liu, K. (1993). "A New Class of Biased Estimate in Linear Regression", Communications in Statistics, Theory and Methods, A (22), 393-402.
  7. Montgomery, D.C. ve Peck, E.A. (1991). "Introduction to Linear Regression Analysis", John Wiley and Sons, New York, 526 p. Sakallıoğlu, S. Kaçıranlar, S. ve Akdeniz, F. (2001). "Mean Squared Error Comparisons of Some Biased Regression Estimators", Commun. Statist.-Theory Meth., 30(2), 347-361.
  8. Tezcanlı, M.V. (1996). "İçeriden Öğrenenlerin Ticareti ve Manipülasyonlar", Ufuk Matbaacılık, İstanbul, 282 s.