Hata paylarının normal dağılmaması durumunda tek değişkenli klasik regresyonda alternatif tahmin yöntemleri

Regresyon parametreleri tahmin yöntemleri içinde en çok bilinen ve kullanılan yöntemolan ?En Küçük Kareler? yöntemi, tahmin edicilerin ilgili parametreleri için, ?hipoteztestleri yapabilmek ve güven aralığını belirleyebilmek? için hata paylarının normaldağılıma uymasını öngörmektedir.Hata paylarının normal dağılmaması durumunda, hipotez testleri sonuçları ve bulunangüven aralıkları hatalı sonuçlar vermektedir. Ayrıca, veri kümesinde sapan değerlerinolması durumunda da, En Küçük Kareler tahmin edicileri ve hipotez testlerininsonuçları etkilenmektedirler. Bu gibi durumlarda, sapan değerlerin etkisini azaltmakiçin daha robust olan, yani, varsayımlardan sapmalardan bağıl olarak daha azetkilenen, alternatif tahmin ediciler kullanılabilir. Kısacası, Robust regresyonmetodolojisi, En Küçük Kareler yönteminin güvenilir sonuçlar vermediği durumlardadaha kesin sonuçlar elde edebilmek amacıyla ortaya konulmuş bir metodolojidir.Çalışmada, Robust Regresyon yöntemlerine başvurma koşulları incelendikten sonra L1tipi regresyon olarak da adlandırılan En Küçük Mutlak Sapmalar Yöntemi ve Huber'inM-Regresyon Yöntemi incelendikten sonra M-tipi tahmin edici için Tukey, Hampel veAndrews yaklaşımları irdelenmiştir. Daha sonra da konular için uygulamaya yerverilmiştir.Anahtar kelimeler: Robust Regresyon, En Küçük Mutlak Sapmalar Regresyonu, M-Regresyon, hataların normal dağılmaması.