ÇOKLU REGRESYON MODELİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri
Advertisements

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları ui’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır. b tahminleri için uygulanan testlerin.
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
Regresyon.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLERİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I: MATRİSSİZ ÇÖZÜM:
…1.ÇOK DEĞİŞKENLİ DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ…
İlişkisel Veri Analizi
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
KOŞULLU ÖNGÖRÜMLEME.
THY ANALİZLERİ Ki – Kare Testi
14.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2013 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi.
GÖRÜNÜRDE İLİŞKİSİZ REGRESYON MODELLERİ
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) =  2  Eşit Varyans Y X.
Hatalarda Normal Dağılım
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i ’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.  tahminleri için uygulanan.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER. Eşanlı denklem sisteminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü etki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle.
ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELLERİ…
İyi Bir Modelin Özellikleri
ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
Otokorelasyon ut = r ut-1 + et -1 < r < +1 Yt = a + bXt + ut 
OTOKORELASYON.
Otokorelasyon Y t =  +  X t + u t  u t =  u t-1 +  t -1 <  < +1 Birinci dereceden Otokorelasyon Cov (u t,u s )  0  Birinci Dereceden Otoregressif.
OTOKORELASYON.
Tüketim Gelir
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli
Regresyon (Bağlanım) Çözümlemesi
Normal Dağılım EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i ’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.  tahminleri için uygulanan testlerin.
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i ’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.  tahminleri için uygulanan.
ÖNGÖRÜMLEME (Forecasting)
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) =  2  Eşit Varyans Y X 1.
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) =  2  Eşit Varyans Y X.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Maliye’de SPSS Uygulamaları
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
Bölüm 7 Coklu regresyon.
İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ Regresyon Y ile X (X ler) arasındaki ortalama ilişkinin matematik fonksiyonla ifadesidir. X’e bağlı olarak.
Çıkarsamalı İstatistik Yöntemler
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY252 Araştırma.
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
İKİ DEĞİŞKEN ARASINDAKİ İLİŞKİ VE İLİŞKİNİN ÖLÇÜLMESİ
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
TAHMİN I see that you will get an A this semester.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
REGRESYON VE KORELASYON ANALİZLERİ
İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ
Hatalarda Normal Dağılım
ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
Farklı Varyans Var(ui|Xi) = Var(ui) = E(ui2) = s2  Eşit Varyans Y X.
Hatalarda Normal Dağılım
Ünite 10: Regresyon Analizi
Farklı Varyans Var(ui|Xi) = Var(ui) = E(ui2) = s2  Eşit Varyans Y X.
KORELASYON VE DOGRUSAL REGRESYON
Bölüm 7: Nicel Analizlere Giriş
UYGULAMA II.
Tüketim Gelir
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Tam Logaritmik Fonksiyon
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
Farklı Varyans Var(ui|Xi) = Var(ui) = E(ui2) = s2  Eşit Varyans Y X.
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları ui’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır. b tahminleri için uygulanan testlerin.
Sunum transkripti:

ÇOKLU REGRESYON MODELİ Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 +...+ bk Xk + u

Benzin(Miktar) Fiyat LPG 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10

ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ Katsayıların Tahmini Normal Denklemler ile, Ortalamadan Farklar ile,

SY=? , n , SX2=? , SX3=? , SYX3= ?, SYX2= ? , SX2X3= ? , SX22=? , NORMAL DENKLEMLER SY=? , n , SX2=? , SX3=? , SYX3= ?, SYX2= ? , SX2X3= ? , SX22=? , SX32=?

Benzin Y Fiyat X2 LPG X3 YX2 YX3 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10 68.00 70.30 74.10 74.37 78.33 79.21 80.59 82.80 86.99 91.55 24.00 23.56 26.13 25.90 27.98 28.47 30.13 32.40 34.01 39.49 SY=371.8 SX2=21.2 SX3=7.9 SYX2=786.23 SYX3=292.06

X22 X2X3 X32 0.36 0.38 0.45 0.49 0.56 0.61 0.69 0.81 0.90 1.21 1.02 1.15 1.27 1.41 1.58 1.69 1.84 2.07 2.31 2.81 2.89 3.42 3.61 4.04 4.41 4.71 4.93 5.29 5.90 6.50 SX2X3=17.14 SX22=45.71 SX32=6.47

NORMAL DENKLEMLER

NORMAL DENKLEMLER -2.12/

NORMAL DENKLEMLER -0.79/

NORMAL DENKLEMLER -0.229 / 0.392 /

NORMAL DENKLEMLER

NORMAL DENKLEMLER

ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

y=? , x2=?, x3=? Syx2=?, Syx3=?, Sx2x3=?, Sx22=?, Sx32=? ORTALAMADAN FARKLAR y=? , x2=?, x3=? Syx2=?, Syx3=?, Sx2x3=?, Sx22=?, Sx32=?

ORTALAMADAN FARKLAR Benzin Y Fiyat X2 LPG X3 y x2 x3 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10 2.82 0.82 1.82 -0.18 0.12 -0.68 -0.88 -1.18 -1.38 -1.28 -0.42 -0.27 -0.22 -0.11 -0.02 0.05 0.10 0.18 0.31 0.43 -0.19 -0.17 -0.12 -0.09 -0.04 -0.01 0.04 0.11 0.16 0.31 SY=371.8 SX2=21.2 SX3=7.9

yx2 yx3 x2x3 x22 x32 ORTALAMADAN FARKLAR -1.1929 -0.2239 -0.4059 0.0203 -0.0028 -0.0320 -0.0854 -0.2089 -0.4237 -0.5466 -0.5358 -0.1394 -0.2184 0.0162 -0.0048 0.0068 -0.0352 -0.1298 -0.2208 -0.3968 0.0804 0.0464 0.0268 0.0102 0.0009 -0.0005 0.0039 0.0195 0.0491 0.1324 0.1789 0.0745 0.0497 0.0128 0.0005 0.0022 0.0094 0.0313 0.0942 0.1823 0.0361 0.0289 0.0144 0.0081 0.0016 0.0001 0.0121 0.0256 0.0961 Syx2=-3.1014 Syx3=-1.6580 Sx2x3=0.3690 Sx22=0.6360 Sx32 =0.2246

ORTALAMADAN FARKLAR 0.2246 / -0.3690 /

ORTALAMADAN FARKLAR

ORTALAMADAN FARKLAR

ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

ELASTİKİYETLERİN HESAPLANMASI Nokta Elastikiyet Ortalama Elastikiyet

NOKTA ELASTİKİYET X30 = 1.2 X20 = 2.2

NOKTA ELASTİKİYET -0.6686

NOKTA ELASTİKİYET 0.3863

ORTALAMA ELASTİKİYET

ORTALAMA ELASTİKİYET = -0.72 = 0.28

Çoklu Regresyon Modeli Benzin Fiyat LPG 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10

Örnek Regresyon Denklemi

Çoklu Regresyon Modelinde Tahminin Standart Hatası

e e2 Çoklu Regresyon Modelinde Tahminin Standart Hatası X2 X3 Y 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10 39.9878 38.3551 38.3935 37.4024 36.9337 36.4497 36.4881 36.4152 35.4394 35.9350 0.0122 -0.3551 0.6065 -0.4024 0.3663 0.0503 -0.1881 -0.4152 0.3606 -0.0350 0.0001 0.1261 0.3678 0.1619 0.1341 0.0025 0.1724 0.0354 0.1300 0.0012 SY=371.8 Se = 0 Se2 = 1.1317

Çoklu Regresyon Modelinde Tahmincilerin Standart Hataları =0.4021 =2.3303

Çoklu Regresyon Modelinde Tahmincilerin Standart Hataları =3.9213

Çoklu Belirlilik Katsayısı = 0.9377 = 0.9377 = 0.0623

Düzeltilmiş Belirlilik Katsayısı = 0.9192

Basit Korelasyon Katsayıları = -0.9127 = -0.8210 = 0.9763 = 0.9763

Kısmi Korelasyon Katsayıları

Kısmi Korelasyon Katsayıları X2’nin Y’ye Dolaylı Etkisi X2’nin Y’ye Toplam Etkisi X2’nin Y’ye Doğrudan Etkisi = -

Kısmi Korelasyon Katsayıları = -0.8993 = 0.7917 =0.91

Kısmi Regresyon Parametrelerinin Ayrı Ayrı Testi 1.Aşama H0: b2 = 0 H1: b2  0 2.Aşama a = ? = 0.05 ; S.d.=? = n-k =10-3 = 7 ta,sd =? t0.05,7=? =2.365 3.Aşama =-5.4404 4.Aşama |thes= -5.4404 | > |ttab= 2.365 | H0 hipotezi reddedilebilir

Kısmi Regresyon Parametrelerinin Ayrı Ayrı Testi 1.Aşama H0: b3 = 0 H1: b3  0 2.Aşama a = ? = 0.05 ; S.d.=? = n-k =10-3 = 7 ta,sd =? t0.05,7=? =2.365 3.Aşama =3.4290 4.Aşama |thes= 3.4290 | > |ttab= 2.365| H0 hipotezi reddedilebilir

Regresyon Parametrelerinin Topluca Testi Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (SM) Y=b1 + u (SR) 1.Aşama H0: b2 = b3 = 0 H1: bi  0 2.Aşama a = ? = 0.05 ; f1=? = k-1 = 3-1=2 f2=? = n-k =10-3=7 Fa,f1,f2 =? F0.05,2,7=? =4.74

Regresyon Parametrelerinin Topluca Testi 3.Aşama =52.6547 4.Aşama Fhes= 52.6547 > Ftab= 4.74 H0 hipotezi reddedilebilir

Varyans Analiz Tablosu Değişkenlik SKT sd SKTO Fhes F-Anlamlılık RBD HBD TD 17.024 3-1 8.512 52.653 [0.0000] 1.132 10-3 0.162 18.156 10-1

Güven Aralıkları = -12.6775  2.365 (2.3303) -18.1887 < b2 < -7.1663 = 13.4461  2.365 (3.4290) 5.3365 < b3 < 21.5557