Pearson korelasyon katsayısının tahmin edicilerinin ve bu tahmin edicilere dayanan test istatistiklerinin karşılaştırılması
Yükleniyor...
Tarih
2009
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 değişkenli normal dağılıma uyduğu varsayılır; ancak birçok gerçek yaşam verisi Uzun Kuyruklu Simetrik (LTS) dağılım ile modellenebilir. Bu tür dağılımlarda En Çok Olabilirlik (ML) denklemlerinin çözümü çok problemlidir. ML yönteminin yerine, tahmin edicileri asimptotik olarak ML tahmin edicilerine eşit olan Uyarlanmış En Çok Olabilirlik (MML) Metodu kullanılır. MML tahmin edicileri, normal dağılım varsayımı geçerli olduğunda da neredeyse, normal dağılımda en çok etkinliğe sahip olan ve bu dağılımda ML tahmin edicilerine eşit olan En Küçük Kareler (LS) tahmin edicileri kadar etkindir. Çalışmada ayrıca değişik dağılım ve modeller altında MML korelasyon katsayısı tahmin edicisinin etkinliği ve buna dayalı güç değerleri, diğer tahmin ediciler ve test istatistikleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar MML tahmin edici ve test istatistiğinin üstünlüğünü göstermektedir. MML tahmin edicisi ayrıca belli ölçülerde sapmalara da dayanıklıdır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Pearson Korelasyon Katsayısı, Uzun Kuyruklu Simetrik (LTS) Dağılım, En Çok Olabilirlik (ML), En Küçük Kareler (LS), Uyarlanmış En Çok Olabilirlik (MML), Dayanıklılık, Pearson correlation coefficient, Long-tailed symmetric (LTS) distribution, Maximum Likelihood (ML), Least Squares (LS), Modified Maximum Likelihood (MML), Robustness, Uygulamalı İstatistik A.B.D.
