Comparison of Classical Linear Regression and Orthogonal Regression with Respect to the Sum of Squared Perpendicular Distances

Dik Uzaklıklar Kareler Toplamına Göre Klasik Doğrusal Regresyon ile Ortogonal Regresyonun Karşılaştırılması

Abstract

Regression analysis is a statistical technique for investigating and modeling the relationship between variables.The purpose of this study was the trivial presentation of the equation for orthogonal regression (OR) and thecomparison of classical linear regression (CLR) and OR techniques with respect to the sum of squaredperpendicular distances. For that purpose, the analyses were shown by an example. It was found that the sumof squared perpendicular distances of OR is smaller. Thus, it was seen that OR line has appeared to present amuch better fit for the data than CLR line. Depending on those results, the OR is thought to be a regressiontechnique to obtain more accurate results than CLR at simple linear regression studies.

Özet

Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleme ve modellemede kullanan istatistiksel bir tekniktir. Bu çalışmanın amacı ortogonal regresyon (OR) eşitliğini açık bir şekilde sunmak ve dik uzaklıklar kareleri toplamına göre klasik doğrusal regresyon (KDR) ile ortogonal regresyonu karşılaştırmaktır. Bu amaçla analizler bir örnek üzerinden gösterilmiştir. Araştırma sonucunda ortogonal regresyonun dik uzaklıklar kareler toplamının daha küçük olduğu bulunmuştur. Buradan bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi, ortogonal regresyon doğrusunun klasik doğrusal regresyon doğrusundan daha iyi temsil ettiği görülmüştür. Bu sonuçlara bağlı olarak basit doğrusal regresyon çalışmalarında OR tekniğinin KDR tekniğinden daha doğru sonuçlar elde etmede kullanılabilecek bir regresyon tekniği olduğu düşünülmektedir.