SİSTOLİK KAN BASINCINI ETKİLEYEBİLECEK FAKTÖRLERİN RİDGE REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ VE ÇOKLU BAĞLANTI PROBLEMİ

Abstract

Bu araştırmanın amacı, sistolik kan basıncını tahmin etmede yanlı tahmin tekniği Ridge Regresyon'un En Küçük Kareler tekniği üzerindeki etkinliğini araştırmaktır. Bu amaçla çoklu bağlantı problemi üzerinde durulduktan sonra sistolik kan basıncı ile bağımsız değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin tahmininde En Küçük Kareler regresyonu ve Ridge Regresyon tekniklerinin göreceli tahmin geçerlilikleri karşılaştırılmıştır. Araştırmada, bağımsız değişkenler arasındaki yüksek çoklu doğrusal bağlantı problemine dayanarak, Ridge Regresyon tekniğinin En Küçük Kareler regresyonuna göre daha düşük standart hatalı, daha durağan, tutarlı ve kuramsal beklentilere uygun tahminler sağladığı belirlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Regresyon Analizi, Çoklu Bağlantı Problemi, Ridge Regresyon

The purpose of this study is to investigate the effectiveness of biased estimation technique Ridge regression over Least Squares technique in predicting systolic blood pressure. For this purpose, initially the problem of multicollinearity was examined then, the relative predictive validity of Least Squares and Ridge regression techniques was compared in predicting linear relation between systolic blood pressure and independent variables. In this study, by virtue of high degree of multicollinearity problem between independent variables, it was determined that Ridge regression technique would provide more stabilized coefficents and less standard error than would the Least Squares technique.Key words: Regression Analysis, Multicollinearity Problem, Ridge Regression