Tarımsal Araştırmalarda Kullanılan Çoklu Doğrusal Regresyonda Değişken Seçimi

Çoklu dorusal regresyon analizinde, bağımlı değişkeni en iyi açıklayabilecek model denklemini, kullanım amacına göre elde etmek içim, mevcut olan bağımsız değişkenler arasından seçim yapmak en önemli aşamadır. Değişken seçimi olarak bilinen bu aşamada, öncelikle alt küme modellerini bulmak ve bir alt kümenin diğerlerinden daha iyi olduğuna karar vermektir. Bu çalışmada uygulamada en çok kullanılan değişken seçim yöntemlerinden ileriye doğru seçim, geriye doğru seçim, adımsal seçim ve olası bütün alt kümeler yöntemleri anlatılmıştır. Bu çalışmada, çoklu doğrusal regresyon analizinde değişken seçim yöntemlerini bakla bitkisi Vicia faba L. ’nden alınan verilerle uygulamasını yaparak araştırmacıların bilgisine sunmaktır

Selection of Variables in Multiple Linear Regression Used in Agricultural Research

In multiple linear regression analysis, to make a choice among the present independent variable in order to form the model equation which can best explain the dependent variable as fitting the aim of its usage is one of the most important steps of multiple linear regression analysis. At this step known as variable choice. The aim of finding the models or worse than another one. In this study, it explained that the most useful in application forward selection, backward selection, stepwise selection and selection of all likelihood subsets. The aim of this study is to introduce the variable choice methods used some values observed from the Faba bean plants Vicia faba L. to researchers studying in agricultural research

___

  • Draper, N.R.; Smith, H. 1981. Applied Regression Analysis. Wiley, New York.
  • Hocking, R. R. 1976. The analysis and selection of variables in linear regression. Biometrics, 32.
  • İpek, O. 2003. Çoklu doğrusal regresyonda değişken seçimi. Kara Harp Okulu Dergisi, İstanbul.
  • Miller, A.J. 1984. Selection of subsets regression variables. J. R. Stat. Society Ser. A, Part 3.
  • Montgomery, D.C.; Peck, E. A. 1982. Introductionto linear regression analysis. Wiley, New York.
  • Wiseberg, S. 1980. Applied linear regression. Wiley, New York.