KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Savunma Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 21 Sayı: 1

k Grup Regresyon Modelinin Eşitliği için Kullanılan Testlerinin Karşılaştırılması

Faik Ümit Diri(Milli Savunma Üniversitesi)0000-0001-7872-7232
Fikri Gökpınar(GAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-6310-8727
Esra Gökpınar(GAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-2148-4940
Sayfa
43–56
Yayın Tarihi
2025-05-02
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Testlerin performansı, grup sayısı, bağımsız değişken sayısı, örnek büyüklükleri ve hata varyanslarının farklı kombinasyonları dikkate alınarak kapsamlı bir simülasyon çalışmasıyla değerlendirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu analizlerde veriler, farklı zaman dilimlerinden veya farklı gruplardan elde edilebilir.
💡
Sonuç & Katkı:Testlerin performansı, grup sayısı, bağımsız değişken sayısı, örnek büyüklükleri ve hata varyanslarının farklı kombinasyonları dikkate alınarak kapsamlı bir simülasyon çalışmasıyla değerlendirilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Heterojen varyans · katsayı eşitliği · regresyon modeli

Özet

Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu analizlerde veriler, farklı zaman dilimlerinden veya farklı gruplardan elde edilebilir. Farklı koşullar altında regresyon modellerinin aynı kalıp kalmadığını belirlemek için regresyon modellerinin eşitliği testi yapılır. Bu testlerin önemli bir varsayımı, modellerin hata varyanslarının homojen olmasıdır. Ancak, gerçek hayatta bu varsayım genellikle karşılanamaz. Bu çalışmada, heterojen varyans varsayımı altında k grup regresyon modelinin eşitliğini test etmek için yaygın olarak kullanılan testler detaylı bir şekilde incelenmiştir. Testlerin performansı, grup sayısı, bağımsız değişken sayısı, örnek büyüklükleri ve hata varyanslarının farklı kombinasyonları dikkate alınarak kapsamlı bir simülasyon çalışmasıyla değerlendirilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Diri, F. Ü., Gökpınar, F., Gökpınar, E. (2025). k Grup Regresyon Modelinin Eşitliği için Kullanılan Testlerinin Karşılaştırılması. Savunma Bilimleri Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 1, 43–56. https://doi.org/10.17134/khosbd.1557075

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. G. Chow, “Tests of equality between sets of coefficients in two linear regressions”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 591-605, doi.org/10.2307/1910133.
  2. T. Toyoda, “Use of the Chow test under heteroscedasticity”, Econom. J. Econom. Soc., 601-608, 1974, doi.org/10.2307/1911796.
  3. W. A. Jayatissa, “Tests of equality between sets of coeffıcients ın two lınear regressions when disturbance variances are unequal”, Econometrica, c. 45, sy 5, 1977, doi.org/10.2307/1914075.
  4. Goldfeld, S. M. ve Quandt, “Asymptotic tests for the constanicy of regressions in the heteroskedastic case”, Research Memorand Lmni No, 229, Econometric Research Program, Princeton University.”.
  5. P. A. Watt, “Tests of equality between sets of coeffıcients ın two linear regressions when disturbance variances are unequal: some small sample propertıes”, Manch. Sch., c. 47, sy 4, ss. 391-396, 1979, doi:10.1111/j.1467-9957.1979.tb01363.x.
  6. M. M. Ali ve J. L. Silver, “Tests for equality between sets of coefficients in two linear regressions under heteroscedasticity”, J. Am. Stat. Assoc., c. 80, sy 391, ss. 730-735, 1985,doi:10.1080/01621459.1985.10478176.
  7. H. Tsurumi ve N. Sheflin, “Some tests for the constancy of regressions under heteroscedasticity”, J. Econom., c. 27, sy 2, ss. 221-234, 1985, doi.org/10.1016/0304-4076(85)90089-2.
  8. Y. Honda ve H. Ohtani, “Modifıed wald tests in tests of equality between sets of coeffıcients in two linear regressions under heteroscedasticity”, Manch. Sch., c. 54, sy 2, ss. 208-218, Haz. 1986, doi: 10.1111/j.1467-9957.1986.tb01266.x.
  9. S. Weerahandi, "Testing regression equality with unequal variances", Econometrica Journal of the Econometric Society, 1211-1215, 1987, doi.org/10.2307/1911268.
  10. J. G. Thursby, “Misspecification, heteroscedasticity, and the Chow and Goldfeld-Quandt tests”, Rev. Econ. Stat., ss. 314-321, 1982, doi.org/10.2307/1924311.
  11. R. Wilcox, "Comparing the slopes of two independent regression lines when there is complete heteroscedasticity", British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 50(2), 309-317,1997,doi.org/10.1111/j.2044-317.1997.tb01147.x
  12. E. Moreno, F. Torres, ve G. Casella, “Testing equality of regression coefficients in heteroscedastic normal regression models”, J. Stat. Plan. Inference, c. 131, sy 1, ss. 117-134, 2005, doi.org/10.1016/j.jspi.2003.12.016
  13. D. Oberhelman ve R. Kadiyala, “A test for the equality of parameters for separate regression models in the presence of heteroskedasticity”, Commun. Stat. Simul. Comput., c. 36, sy 1, ss. 99-121, Oca. 2007, doi: 10.1080/03610910601096338.
  14. M. A. Koschat ve S. Weerahandi, “Chow-type tests under heteroscedasticity”, J. Bus. Econ. Stat., c. 10, sy 2, ss. 221-228, Nis. 1992, doi: 10.1080/07350015.1992.10509901.
  15. Yazıcı. M., Gökpınar, F., Gökpınar, E., Ebegil, M., ve Özdemir, Y. (2021). A computational approach test for comparing two linear regression models with unequalvariances”, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 50(6), 1756-1772, doi.org/10.15672/hujms.784623
  16. J.-M. Dufour, “Generalized Chow tests for structural change”: A coordinate-free approach”, Int. Econ. Rev., ss. 565-575, 1982, doi.org/10.2307/2526374
  17. Y. Y. MAY, “Some new methods for comparing several sets of regression coefficients under heteroscedasticity”, Yüksek Lisans Tezi, Department Of Statıstıcs And Applıed, Probability, National Unıversıty of Singapore, 2012.
  18. S. M. Sadooghi-alvandi, A. A. Jafari, ve H. A. Mardani-Fard, “Comparing several regression models with unequal variances”, Commun. Stat. Simul. Comput., c. 45, sy 9, ss. 3190-3216, Ekim 2016, doi: 10.1080/03610918.2014.930899.