Çoklu Bağıntılı Modellerde Liu ve Ridge Regresyon Kestiricilerinin Karşılaştırılması

Abstract

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 kestiricisinin bir karşılaştırılması yapılmıştır.

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.