American Journal of Applied Mathematics and Statistics· 2020
Regresyon Analizinde Çoklu Doğrusallığın Tespiti
Detecting Multicollinearity in Regression Analysis
- 1.707atıf
- 2020yıl
Kısa özet
Ürün çekiciliği, regresyon analizindeki potansiyel çoklu doğrusallık sorunlarına rağmen, müşteri memnuniyeti için diğer değişkenlerden daha rasyonel bir öngörücüdür.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Çoklu doğrusallık, regresyondaki önemli değişkenlerin istatistiksel anlamlılığını maskeleyebilir.
- Korelasyon katsayıları, VIF ve özdeğerler, çoklu doğrusallığı tespit etmek için temel yöntemlerdir.
- Analiz edilen verilerde ürün çekiciliği, müşteri memnuniyeti için diğer değişkenlerden daha rasyonel bir öngörücü olarak belirlenmiştir.
- İleri regresyon yöntemleri (ana bileşenler, ağırlıklı, ridge) çoklu doğrusallığı yönetmek için kullanılabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Multicollinearity occurs when the multiple linear regression analysis includes several variables that are significantly correlated not only with the dependent variable but also to each other. Multicollinearity makes some of the significant variables under study to be statistically insignificant. This paper discusses on the three primary techniques for detecting the multicollinearity using the questionnaire survey data on customer satisfaction. The first two techniques are the correlation coefficients and the variance inflation factor, while the third method is eigenvalue method. It is observed that the product attractiveness is more rational cause for the customer satisfaction than other predictors. Furthermore, advanced regression procedures such as principal components regression, weighted regression, and ridge regression method can be used to determine the presence of multicollinearity.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. American Journal of Applied Mathematics and Statistics, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics