Lojistik regresyon modelinde çoklu iç ilişki problemi

Lojistik regresyon modelinde en yaygın kullanılan parametre tahmin yöntemi en çok olabilirliktir. Çoklu iç ilişkinin var olması durumunda en çok olabilirlik tahmin edicinin boyu ve asimptotik varyansı aşırı büyüktür. Bunun sonucu olarak, istatistiksel çıkarımlar hatalı olur. Çoklu iç ilişkinin etkilerini azaltmak için literatürde en çok olabilirlik tahmin ediciye alternatif bazı parametre tahmin yöntemleri önerilmiştir. Bu çalışmada ise, lojistik regresyonda çoklu iç ilişki olması durumunda birinci-sıra jackknife ridge lojistik tahmin edici, birinci-sıra r-k ve r-d sınıf lojistik tahmin ediciler önerilmiş ve bu tahmin edicilerin özellikleri ve performansları incelenmiştir. Teorik olarak elde edilen sonuçlar, hem sayısal örneklerle hem de simülasyon çalışmaları üzerinde gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon, Çoklu iç ilişki, Birinci-sıra jackknife ridge lojistik tahmin edici, Birinci-sıra r-k sınıf lojistik tahmin edici, Birinci-sıra r-d sınıf lojistik tahmin edici