Journals / Uluslararası Sosyal Bilimler Eğitimi Dergisi / 2020 / Cilt: 6 - Sayı: 2
Bezostaja buğdayının fiyatına etki eden bazı donelerin alternatif regresyon yöntemleriyle karşılaştırılması
- Pages
- 215–237
- DOI
- —
Abstract
Regresyon analizi iki ya da daha fazla değişken arasındaki sebep sonuç ilişkisini inceleyen, bu konu ile ilgili tahminler yapabilmek için matematiksel model kuran tekniktir. Bu çalışmada, fiyata etki eden değişkenler ile fiyat arasındaki doğrusal bağıntı incelenmiştir. 12 aylık Bezostaja buğday çeşidi verisini modelleyen çoklu regresyon analizi ile parametre tahmin yöntemleri karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Model parametrelerinin tahmin edicilerinden; En küçük kareler yöntemi (EKK), En küçük mutlak sapma regresyon (LAD) yöntemi, M-Regresyon yöntemi, Parametrik olmayan regresyon yöntemi, Bayes regresyon yöntemi ele alınmıştır. Çoklu lineer regresyon modeline mevcud verilere söz konusu yöntemler uygulanarak tahminler yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak uygun tahmin yöntemi önerilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri seti için Parametrik Olmayan Regresyon tahmin yöntemi uygun bir tahmin edici olarak görülse de HKO ve AIC kriterine göre EKK tahmin yöntemi bu veri seti için en uygun yöntemi olarak öne çıkmaktadır.
Özet
Regresyon analizi iki ya da daha fazla değişken arasındaki sebep sonuç ilişkisini inceleyen, bu konu ile ilgili tahminler yapabilmek için matematiksel model kuran tekniktir. Bu çalışmada, fiyata etki eden değişkenler ile fiyat arasındaki doğrusal bağıntı incelenmiştir. 12 aylık Bezostaja buğday çeşidi verisini modelleyen çoklu regresyon analizi ile parametre tahmin yöntemleri karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Model parametrelerinin tahmin edicilerinden; En küçük kareler yöntemi (EKK), En küçük mutlak sapma regresyon (LAD) yöntemi, M-Regresyon yöntemi, Parametrik olmayan regresyon yöntemi, Bayes regresyon yöntemi ele alınmıştır. Çoklu lineer regresyon modeline mevcud verilere söz konusu yöntemler uygulanarak tahminler yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak uygun tahmin yöntemi önerilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri seti için Parametrik Olmayan Regresyon tahmin yöntemi uygun bir tahmin edici olarak görülse de HKO ve AIC kriterine göre EKK tahmin yöntemi bu veri seti için en uygun yöntemi olarak öne çıkmaktadır.