Pearson korelasyon katsayısının tahmin edicilerinin ve bu tahmin edicilere dayanan test istatistiklerinin karşılaştırılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2010
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Korelasyon katsayısını tahmin ederken verinin genellikle iki degiskenli normal dagılıma uydugu varsayılır; ancak birçok gerçek yasam verisi Uzun Kuyruklu Simetrik (LTS) dagılım ile modellenebilir. Bu tür dagılımlarda En Çok Olabilirlik (ML) denklemlerinin çözümü çok problemlidir. ML yönteminin yerine, tahmin edicileri asimptotik olarak ML tahmin edicilerine esit olan Uyarlanmıs En Çok Olabilirlik (MML) Metodu kullanılır. MML tahmin edicileri, normal dagılım varsayımı geçerli oldugunda da neredeyse, normal dagılımda en çok etkinlige sahip olan ve bu dagılımda ML tahmin edicilerine esit olan En Küçük Kareler (LS) tahmin edicileri kadar etkindir. Çalısmada ayrıca degisik dagılım ve modeller altında MML korelasyon katsayısı tahmin edicisinin etkinligi ve buna dayalı güç degerleri, diger tahmin ediciler ve test istatistikleri ile karsılastırılmıstır. Sonuçlar MML tahmin edici ve test istatistiginin üstünlügünü göstermektedir. MML tahmin edicisi ayrıca belli ölçülerde sapmalara da dayanıklıdır.;Pearson correlation coefficient, Long-tailed symmetric (LTS) distribution, Maximum Likelihood (ML), Least Squares (LS), Modified Maximum Likelihood (MML).;Pearson Korelasyon Katsayısı, Uzun Kuyruklu Simetrik (LTS) Dagılım, En Çok Olabilirlik (ML), En Küçük Kareler (LS), Uyarlanmıs En Çok Olabilirlik (MML).
Açıklama
Araştırma Projesi -- Ege Üniversitesi, 2010
