ÇOKLU REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

 
 
1.     REGRESYON ANALİZİ
1.1.                       Basit regresyon modeli
1.1.1.      Parametrelerin (Katsayıların) Tahmini
1.1.2.      En-Küçük Kareler yönteminde parametre tahmini
 
 
2.     ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ
2.1.                       Çoklu Regresyon modeli Varsayımları
2.2.                       En-Küçük Kareler yöntemiyle çoklu regresyon modeli için parametre tahmini
2.2.1.      Tahmincilerin anlamlılığının sınanması
2.2.2.      Düzeltilmiş  (
2.2.3.      Hipotez testleri
2.2.4.      Varyans analizi
 
 
 
3.     KORELASYON ANALİZİ
3.1.                       Korelasyon katsayısının hesaplanması
3.2.                       Korelasyon katsayısının yorumu
3.3.                       r’nin öneminin test edilmesi
3.4.                       Kısmi Korelasyon Analizi
 
 
 
 
 
 
 
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ
Çoklu Regresyon analizini ele almadan önce regresyon analizine kısa bir giriş yapıp Basit regresyon analizinden bahsetmek faydalı olacaktır.
 
1.      REGRESYON ANALİZİ
Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler ya da kestirimler yapabilmek amacıyla yapılır.
Örnek:                     Sebep                        Sonuç
·         Gelir                          Harcama
·         Çalışma süresi          Alınan not
·         Faiz                            Tasarruf
Bu analiz tekniğinde iki (basit regresyon) veya daha fazla değişken (çoklu regresyon) Arasındaki ilişki açıklamak için matematiksel bir model kullanılır ve bu model regresyon modeli olarak adlandırılır.
 
1.1.   Basit regresyon modeli
 
Y=α+βX+ε
 
Şeklinde bir bağımlı ve bir de bağımsız değişken içeren bir modeldir. Burada
Y; bağımlı (sonuç) değişken olup belli bir hataya sahip olduğu varsayılır.
X; bağımsız (sebep) değişkeni olup hatasız ölçüldüğü varsayılır.
α; sabit olup X=0 olduğunda Y’nin aldığı değerdir.
Β; regresyon katsayısı olup, X’in kendi birimi cinsinden 1 birim değişmesine karşılık Y’de
kendi birimi cinsinden meydana gelecek değişme miktarını ifade eder.
ε; tesadüfi hata terimi olup ortalaması sıfır varyansı σ2 olan normal dağılış gösterdiği
varsayılır. Bu varsayım parametre tahminleri için değil katsayıların önem kontrolleri için
gereklidir.
 
1.1.1.          Parametrelerin (Katsayıların) Tahmini;
Bir regresyon modeli oluşturulurken genelde en-küçük kareler ve en büyükolabilirlik teknikleri olarak bilinen iki yaklaşımdan birisi kullanılır. Eğer hata teriminin normal dağılım göstermesi seklinde bir….

 

 
 
Ödevin devamı ve farklı ödev, araştırmalar için iletişime geçiniz; 
 
arastirma @ekonomianaliz.com