Sansürlü Regresyon
Censored Regression
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Bir araştırmacı, bireylerin yıllık lüks tüketim harcamalarını incelemektedir. Anket sonuçlarında nüfusun %40'ı hiç lüks tüketim yapmadığı için değer 0 olarak görünmektedir, geri kalanlar ise pozitif harcama miktarları belirtmektedir. Sıfır harcama yapan ama ekonomik potansiyeli nedeniyle aslında negatif harcama yapması beklenen (gizli değişken) ancak gözlem sınırı nedeniyle sıfırda 'sansürlenen' bu veriyi analiz etmek için standart regresyon yerine sansürlü regresyon uygulanır.
Derin Analiz
Sansürlü regresyon, özellikle veri setindeki bağımlı değişkenin alt veya üst sınırda kesintiye uğradığı (örn. sıfırda yığılan harcama verileri veya maksimum test tavan puanları) durumlarda Ordinary Least Squares (OLS) tahmincilerinin tutarsız ve sapmalı sonuçlar vermesini engellemek için geliştirilmiştir. En bilinen uygulaması Tobit modelidir. Verinin tam olarak gözlemlenemeyen (sansürlenen) kısımları ile sürekli gözlemlenen kısımları arasındaki olasılıksal dağılım maksimum olabilirlik (Maximum Likelihood) tahminleri ile çözümlenir. İhmal edilmesi durumunda katsayılar sıfıra doğru biased (sapmalı) hale gelir ve tip II hata riskini artırır.
Etimoloji
Karıştırmayın
Keşfetmeye Devam Edin
Tobit Analizi
Tobit Analizi
Tobit Analysis
Bağımlı değişkenin belirli bir eşik değerin altında veya üstünde yığılma gösterdiği, sansürlenmiş (censored) verileri incelemek için kullanılan sınırlı bağımlı değişken regresyon modelidir.
İncele
Maksimum Olabilirlik Tahmini
Maksimum Olabilirlik Tahmini
MLE
Gözlenen verilerin gerçekleşme olasılığını (olabilirliğini) maksimum yapan parametre değerlerini bulmak için kullanılan temel bir istatistiksel tahmin yöntemidir.
İncele
Gizli Değişken
Gizli Değişken
Hidden Variable
İki değişken arasındaki nedensellik ilişkisini sahte şekilde yaratan veya maskeleyen, doğrudan gözlemlenemeyen ancak ölçülen parametreleri etkileyen keşfedilmemiş etken.
İncele