Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar

• Yayın Hakkında
• Özellikler
• Yorumlar
• İlave Dosyalar
• Satış/Tedarik

Kapat

---

  Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini, hiç şüphesiz
  istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bağımlı değişken ile
  açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar. Genellikle pratikte
  klasik koşulların geçerli olmadığı görülür. Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en
  küçük kareler (EKK) yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen, istatistik test sonuçları ve
  EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, y'nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve/ya da
  ilişkili olduklarında, Var(y) artık skaler varyans-kovaryans matris değildir. Böylece EKK
  tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez. Pratikte, y'nin
  doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız. Bu nedenle Var(y) daha genel formda olduğunda
  geçerli tahmini incelemek önemlidir.
  Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır. İlk yedi kısımda, Var(y) matrisi skaler varyans-
  kovaryans matrisi olmadığı durumda, tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en
  küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) ve heteroscedastic
  modellerde uygulamaları incelenmiştir. Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir.