Çok değişkenli lineer regresyon modelleri

Abstract

ÖZET Regresyon kavramı, bağımsız (bilinen) değişkenlerden hareketle bağımlı (bilinmeyen) değişkenlerin durumunu tahmine izin veren bir modeli ortaya koymayı içerir. Çalışmamızda, değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişki modelinden yararlanarak regresyon parametrelerinin tahmini ile ilgili yöntemler ve bunlara ait bazı özellikler incelenmektedir. Ancak konunun çok geniş oluşu nedeni ile sadece lineer ilişki üzerinde duracağız. Klasik lineer regresyon modelinde tahmin etme problemi `En küçük kareler` ve `Likelihood` tahmin yöntemleriyle incelenmektedir. `Li kelihood Oran Testleri` ve regresyon parametreleriyle ilgili sonuçlar verilmekte, model uygunluğunun kontrolü açıklanmakta ve lineer reg resyon modeli en genel hali ile incelenmektedir.

SUMMARY The concept of regression includes the process of constructing a model which enables one to estimate predictor (unknown) variables from response (known) variables. In our study, we investigated the methods and some of their properties related with estimation of regression parameters by using the model which exhibits the functional relation between the variables. However, we restricted ourselves only to linear relations since the subject is quite wide. The estimation problem in classical linear regression model has been investigated by using the `Least squares` and the `Likelihood` metdods. Some results related with `Likelihood Ratio Tests` and regression parameters have been given, model checking for fitness has been explained and linear regression model has been examined in its most general form.