Çoklu regresyon analizinde iki veya daha fazla açıklayıcı değişken arasında doğrusal bir ilişki olmasına çoklu doğrusal bağlantı adı verilir. Çoklu doğrusal bağlantının varlığı durumunda, en küçük kareler (EKK) tahmincilerinin varyansı yüksek ve parametre tahmincilerinin işaretleri yanlış hesaplanabilmektedir. Bu duruma çözüm olarak birçok yöntem önerilmiştir. Bu yöntemlerden biri EKK tahmincisi yerine yanlı tahmincileri kullanmaktır.
Bu çalışmada, OECD’ye üye ülkelerinin beş yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesi üzerinde durulacaktır. Çoklu doğrusal bağlantı probleminin EKK tahmincisi üzerindeki olumsuz etkilerine değinilecek ve bu gibi durumlarda çözüm olarak önerilen yanlı regresyon teknikleri kullanılacaktır. Yanlı regresyon teknikleri arasından temel bileşenler regresyonu, ridge regresyonu ve Liu tahmincisi kullanılarak çözüm araştırılacak ve bu tahminciler hata kareler ortalaması değerlerine göre karşılaştırılacaktır.
In multiple regression analysis, the linear relationship between two or more independent variables is called as multicollinearity. In the presence of multicollinearity, the variance of Ordinary Least Squares (OLS) estimators can be calculated high and the signs of parameter estimators can be calculated incorrectly. Many methods have been suggested as a solution to this problem. One of these methods is to use biased estimators instead of OLS estimators.
In this study, the modelling of the number of deaths of the children under five years old in the OECD countries will be focused on. Negative impact of multicollinearity problem on OLS estimator will be studied and biased regression techniques, which is mostly suggested as a solution for the similar kind of cases, will be used. By using principal component regression, ridge regression and Liu estimators, a solution will be inquired and the estimators will be compared according to the criteria of mean of square errors.
