Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda Ridge ve Temel Bileşenler Regresyon Analiz Yöntemlerinin Kullanımı

Abstract

Ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri, çok değişkenli regresyon verilerini analiz etmek için kullanılan istatistik analiz yöntemleridir. Çoklu bağlantı ortaya çıktığında en küçük kareler tahminleri sapmasız olmasına karşın tahminlerin varyansları büyük olduğundan gerçek değerlerinden oldukça uzakta olabilmektedirler. Bir derece yanlı regresyon tahminlerine izin vermek suretiyle ridge ve temel bileşenler regresyon standart hataları indirgenir. Dolayısıyla çoklu bağlantı durumu mevcut olduğunda en küçük kareler metoduna alternatif olarak ridge ve temel bileşenler regresyon metotları kullanılabilir. Bu araştırmada farklı yaşlara sahip 91 adet sazan balığından elde edilen çeşitli vücut ölçüleri kullanılarak karkas ağırlığını tahminleyen bir modelin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Vücut ölçüleri arasında çoklu bağlantı durumu ortaya çıkmasından dolayı en küçük kareler regresyonuna alternatif olan ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri uygulanmış ve aynı veri seti için bu üç metot karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak belirleme katsayısı (R2), hata kareler ortalamasının karekökü (S), hata kareler ortalaması ve modellerin varyasyon katsayısı kullanılmıştır. Bu kriterlere göre, en iyi uyumu sırasıyla en küçük kareler (R2=0.905, S=19.587), ridge (R2=0.898, S=20.2563) ve temel bileşenler regresyon (R2=0,878 S=22.127) metotlarının verdiği gözlenmiştir. Sonuç olarak, çoklu doğrusal bağlantı durumunda en küçük kareler metodu kullanmak yerine Ridge ve temel bileşenler regresyon yöntemlerinin kullanılmasının daha doğru olabileceği kanaatine varılmıştır.