Yanlı regresyon tahmin edicileri ve hata kareleri ortalaması kriterlerine göre karşılaştırmalar

XII I ÖZET Tahmin edicilerin birleştirilmesi istatistikte ortaya çıkan önemli bir problemdir. Tahmin edicilerin skaler değerli olarak birleştirilmesi bir çok araştırmacı tarafından incelenmiştir. Fakat tahmin edicilerin matris değerli birleştirilmesi üzerine çok az çalışma yapılmıştır. Bu nedenle çalışmamızın birinci bölümünde tahmin edicilerin matris değerli olarak birleştirilmesi incelendi ve birleştirilmiş tahmin edicinin, birleştirilen "tahmin edicilerin her birinden iyi olduğu gösterildi. Tahmin edicilerin karşılaştırılması, hangisinin daha iyi olduğuna karar verilmesi önemli bir problemdir. Kaynaklarda bilinen bir çok tahmin edici, MSE matris ve MSE skaierine göre çeşitli araştırmacılar tarafından karşılaştın lmıştır. Liu(1993) de yeni bir yanlı tahmmin edici tanımladı ve ridge ve Stein tahmin ediciye göre bazı avantajları olduğunu gösterdi. Fakat Liu tahmin edici ile bilinen tahmin ediciler arasında pek karşılaştırma yapılmamıştır. Bu nedenle çalışmamızın ikinci bölümünde, Liu tahmin edici ile bilinen bazı tahmin edicilerin MSE matrisine veya MSE skaierine göre karşılaştırılması incelendi. Çoklu :.ç ilişki problemi olduğu zaman, bu problemi gidermek için kullanılan bir tahmin işleminin ridge regresyon metodu olduğu bilinmektedir. RRE den hareketle bu tahmin ediciden daha iyi olan çeşitli tahmin ediciler tanımlanmıştır. Liu tahmin edicininde ridge tahmin ediciye göre bazı avantajları olduğunu ve çoklu iç ilişki problemini gidermek için kullanıldığını. biliyoruz. Bu nedenle Liu tahmin ediciyi ele alarak, bu tahminXIV ediciden daha iyi olabilecek yeni yanlx tahmin edicileri üçüncü bölümde tanımlamaya çalıştık. Yapılanları desteklemesi açısından dördüncü bölümde, kaynaklarda sıkça kullanılan iki veri grubu ele alınarak, sayısal örnekler verildi.