TR
Avrasya Ekonometri �statistik ve Ampirik Ekonomi DergisiYl:2016 Say: 5 Alan: statistik

Necati Alp Erilli, Kamil Alaku
THEIL-SEN REGRESYON ANALZNDE JACKKNIFE YNTEM LE PARAMETRE TAHMN
 
Regresyon analizi; aralarnda sebep - sonu ilikisi bulunan baml ve bamsz deiken/ler arasndaki ilikiyi inceleyen ve istatistiksel tahmin almalarnda en ok kullanlan analiz tekniklerinden biridir. Regresyon analizi birok varsaymlara dayanmaktadr. Bu varsaymlar daha iyi tahmin veya gvenilir model katsaylar elde etmek iin nemli bir konudur. Baml ve bamsz deiken arasndaki ilikinin matematiksel formunun nceden bilinmesi en nemli varsaym olarak ne kmaktadr. Varsaymlarn salanmad durumlarda yaplan tahminler, iyi bir tahmin olma niteliine sahip olamazlar. Bu durumda daha iyi tahmin yapabilmek amacyla parametrik regresyondaki dorusallk varsaymnn esnetilmesine olanak salayan regresyon yntemlerine ihtiya duyulmaktadr. Bu yntemler parametrik olmayan ve yar parametrik regresyon yntemleri olarak bilinen regresyon modelleridir. Parametrik olmayan regresyon analizi, parametrik regresyon yntemler iin geerli olan baz varsaymlarn salanamamas durumlarnda kullanlan ve baarl sonular veren yntemlerdir. Jackknife (ak) yntemi, yeniden rnekleme tekniklerinden biridir. Bu yntemde rneklemden her seferinde bir gzlem atlarak; gzlem says kadar alt rneklemler elde edilir ve rneklemdeki ar deerlerin etkisini giderici zellie sahip bir yntem olarak tanmlanabilir. Bu almada parametrik olmayan regresyon analizinde ska kullanlan Theil-Sen metodunda Jackknife ynteminin kullanlmas nerilmitir. Theil-Sen metodunda kullanlan ortalama ve ortanca iin yaplan tahminler, Jackknife yntemi ile de yaplmtr. Sonular baml dekenin deerleri iin gven aralklar tahminine de geniletilmitir. almann performansn gstermek amac ile gerek yaam verisi ile rneklendirilmitir. Jackknife ynteminden elde edilen sonular EKK ve Theil-Sen yntemleri ile karlatrlmtr. Jackknife sonularnn Theil-Sen sonularndan daha iyi olduu belirlenmitir.

Anahtar Kelimeler: Parametrik Olmayan Regresyon Analizi, Ortalama, Ortanca, Theil-Sen, Jackknife Yntemi


PARAMETER ESTIMATION IN THEIL-SEN REGRESSION ANALYSIS WITH JACKKNIFE METHOD
 
Regression analysis; including the cause - result relationship examines the relationship between dependent and independent variables. Estimation is one of the most widely used statistical analysis techniques. Parametric regression analysis is based on some assumptions. The most important of these assumptions, the dependent and independent variables is known of the relationship between forms. In cases not provided estimates of the assumptions made, they are not qualified to be a good estimate. In this case, in order to make better predictions that allow stretching of linearity assumption in the parametric regression methods are needed. These methods are the regression model known as nonparametric and semi-parametric regression methods. Nonparametric regression analysis, is the methods that are successful for some of the assumptions used in case of failure to provide valid parametric regression methods. Jackknife method throwing an observation at a time from the sample which statistics calculates that as the number of individuals in the sample and the effect of extreme values can be defined as a method with relieving properties. In this study, it is proposed for Theil-Sen nonparametric regression analysis using the Jackknife method. Theil-Sen mean and median of the estimates also made for proposed Jackknife method. The results obtained were compared with the jackknife method OLS and Theil-Sen methods. Theil-Sen has been determined that the jackknife results in better outcomes.

Keywords: Non-Parametric Regression, Mean, Median, Theil-Sen, Jackknife Method


Detay

ÇERK