Çoklu doğrusal regresyonda değişken seçimi için Cp ve press ölçütlerinin kullanımları üzerine bir çalışma

Abstract

IV ÖZET Bu çalışmanın amacı, çoklu doğrusal regresyonda, önkestirim amaçları için, C ve PRESS seçim ölçütlerinin birlikte kullanımlarını incelemektir. Birinci Bölüm1 de, değişken seçimi sorunu ve gerekliliği üzerinde durularak çalışmanın amaçları belirtildi. İkinci Bölüm' de, değişken seçimi tanımı ve kuramsal özellikleri ile değişken seçim teknikleri ve ölçütleri ne ilişkin bir derlemeden oluşan genel bilgiler verildi. Üçüncü Bölüm' de, amaca yönelik olarak iki çalışma veril di. Bölümün ilk kesiminde, ele alınacak alt küme sayısını azaltmak amacıyla kullanılan kesirli tekrarlar yönteminin, kimya verileri üzerinden C ve PRESS değerlerine uygulanmasının bulguları irdelendi. İkinci kesimde ise, değişik etkenler dikkate alınarak C ve PRESS ile elde P P edilen benzeşim seçim bulguları karşılaştırıldı. Sonuç olarak, C ve PRESS ile yapılan seçimlerin etkenlerin birçok düzeylerinde benzer oldukları gösterildi. C 4- P koşulunu sağlayan alt kümelerden, en küçük ya da en küçüğe yakın PRESS değerine sahip alt kümelerin önkestirim amaçları için kullanıcıya önerilebileceği sonucuna ulaşıldı. Bölümün sonunda jeolojik veriler üzerinde bir uygu lama yapıldı. Son bölümde çalışma ile ilgili genel bir değerlendirme verildi.

SUMMARY The purpose of this study is to investigate the uses of C and PRESS variable selection criteria for the predic- P P tion purposes in multiple linear regression. In the First Chapter, the purpose of this study is stated by emphasizing variable selection problem and necessity of variable selection. A general information about variable selection definition, theoretical characteristics of variable selection, variable selection techniques and criteria are given in the Second Chapter. Two numerical examples are available in the Third Chapter, In the first section of this Chapter, the Fractional Rep licates Method that used for reducing the number of sub- sets is employed on the C and PRESS values of chemical * P P data. Then the application results are discussed. In the second section, various factors are considered and the si mulation selection results, obtained from C and PRESS P P are compared. As a result, it is indicated that the selections made by using C and PRESS are similar to P P each other for several different levels of the factors. It is concluded that the subsets which provide the condi tion of C ^ p and have least or generally less PRESS p p values seems to be possible to advise for prediction purposes. A general evaluation on this study takes place in the last Chapter.