LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER

Yüksek kaldıraç noktası, x uzayının merkezine uzak olan değer olarak adlandırılır. İyi ya da kötü kaldıraç noktaları yüksek kaldıraç noktası olabilir. Kötü kaldıraç noktaları, yanlış sınıflandırılmış gözlemler veya x uzayındaki diğer gözlem değerleri ile uyumsuzluk gösteren aykırı değerlerdir. Kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde maskeleme ve süpürme problemini ortadan kaldırmak için kullanılan grup silme yöntemi lojistik regresyon modelinde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde literatürde mevcut olan Sapma Bileşenleri (Deviance Component, DEVC) yöntemi için bazı sağlam eşik değerleri önerilmiştir. Yapılan simülasyon çalışması ile sapma bileşenleri yönteminde kullanılması için önerilen sağlam eşik değerlerin literatürde mevcut olan eşik değerden daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konmuştur.

NEW ROBUST CUT-OFF VALUES IN DETERMINING BAD LEVERAGE POINTS IN THE LOGISTIC REGRESSION MODEL

The high leverage point is called the value far from the center of the x space. Good or bad leverage points can be high leverage points. Bad leverage points misclassified observations and outliers that are incompatible with other observation values in the x space. The group deletion method used to eliminate the masking and swamping problem in determining bad leverage points is also used in the logistic regression model. In this study, some robust cut-off points are proposed for the deviation components method available in the literature for determining bad leverage points. In this study, some robust cut-off points are proposed for the deviation components method available in the literature for determining bad leverage points.

___

  • Alguraibawi, M., Midi, H., ve Imon, A. H. M. R. (2015). A new robust diagnostic plot for classifying good and bad high leverage points in a multiple linear regression model. Mathematical Problems in Engineering, 2015. https://doi.org/10.1155/2015/279472
  • Belsley, D. A., Kuh, E., ve Welsch, R. E. (1980). Regression Diagnostics. https://doi.org/10.1002/0471725153
  • Fitrianto, A., ve Midi, H. (2010). Diagnostic-Robust Generalized Potentials for Identifying High Leverage Points in Mediation Analysis. World Applied Sciences Journal, 11(8), 979–987.
  • Habshah, M., Norazan, M. R., ve Imon, A. H. M. R. (2009). The performance of diagnostic-robust generalized potentials for the identification of multiple high leverage points in linear regression. Journal of Applied Statistics, 36(5), 507–520. https://doi.org/10.1080/02664760802553463
  • Hadi, A. S. (1992). A New Measure of Overall Potential Influence in Linear Regression. Computational Statistics and Data Analysis, 14(1), 1–27. https://doi.org/10.1016/0167-9473(92)90078-T
  • Hampel, F. R. (1974). The Influence Curve and its Role in Robust Estimation. Journal of the American Statistical Association, 69(346), 383–393.
  • Hastings, C., Mosteller, F., Tukey, J. W., & Winsor, C. P. (1947). Low Moments for Small Samples: A Comparative Study of Order Statistics. The Annals of Mathematical Statistics, 18(3), 413–426. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730388
  • Hoaglin, D. C.,ve Mosteller, F. (1983). Understanding robust and explonatory data analysis,. New York, NY: John Wiley & Sons.
  • Hodges, J. L. J., ve Lehmann, E. L. (1963). Estimates of Location Based on Ranks Tests. Annals of Mathematical Statistics, 34(2), 598–611.
  • Huber, P. j. (1953). Robust Estimation of a Location Parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. https://doi.org/10.1214/aoms/1177705148
  • Imon, A. H. M. . (2006). Identification of High Leverage Points in Logistic Regression. Pakistan Journal of Statistics, 22(2), 147–156.
  • Imon, A. H. M. R., ve Hadi, A. S. (2013). Identification of Multiple High Leverage Points in Logistic Regression. Journal of Applied Statistics, 40(12), 2601–2616. https://doi.org/10.1080/02664763.2013.822057
  • Maronna, R. A., ve Yohai, V. J. (1901). Estimates of Regression and Scale The Breakdown Point of Simultaneous General M Estimates of Regression and Scale. (July 2015), 1–6. https://doi.org/10.1080/01621459.1991.10475097
  • Norazan, M. R., Sanizah, A., ve Habshah, M. (2012). Identifying Bad Leverage Points in Logistic Regression Model Based on Robust Deviance Components. Mathematical Models and Methods in Modern Science, 62–67. Retrieved from http://www.wseas.us/e-library/conferences/2012/Porto/MAMECTIS/MAMECTIS-09.pdf
  • Nurunnabi, A. A. M., Imon, A. H. M. R., ve Nasser, M. (2010). Identification of Multiple Influential Observations in Logistic Regression. Journal of Applied Statistics, 37(10), 1605–1624. https://doi.org/10.1080/02664760903104307
  • Rousseeuw, P. J., ve Christophe, C. (1993). Alternatives to the Median Absolute Deviation. 88(424).
  • Sarkar, K., Midi, H., ve Rana, S. (2011). Detection of outliers and influential observations in binary Logistic regression: An empirical study. Journal of Applied Sciences, 11(1), 26–35. https://doi.org/10.3923/jas.2011.26.35
  • Syaiba, B. A., & Habshah, M. (2010). Robust Logistic Diagnostic for the İdentification of High Leverage Points in Logistic Regression Model. Journal of Applied Sciences, 10(23), 3042–3050.
  • Yavuz, A. A. (2013). Estimation of the shape parameter of the Weibull distribution using linear regression methods: Non-censored samples. Quality and Reliability Engineering International, 29(8), 1207–1219. https://doi.org/10.1002/qre.1472
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 2149-1658
  • Yayın Aralığı: 4
  • Yayıncı: Mehmet Akif Ersoy
Sayıdaki Diğer Makaleler

DÜŞÜK ENFLASYON DÖNEMİNDE GELİR VERGİSİ DİLİM SÜRÜKLENMESİ: TÜRKİYE ÜZERİNE BİR İNCELEME (2006-2019)

Birsen NACAR, Yakup KARABACAK, Murat İÇMEN

6360 SAYILI KANUN’LA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLERİN KIRSAL ALAN ve İLÇE BELEDİYELERİ ÜZERİNE ETKİSİ: AKADEMİK İLGİ, ELEŞTİRİLER VE UYGULAMA SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Mustafa LAMBA

DOĞU BLOĞU ÜLKELERİNİN PİYASA EKONOMİSİNE GEÇİŞ SÜRECİNDE ENFLASYON, İŞSİZLİK VE GELİR DAĞILIMI SORUNLARI: BÖLGESEL SEÇİLMİŞ ÜLKE ÖRNEKLERİ

Yrd. Doç. Dr. Remzi BULUT

TÜRKİYE'DE GIDA SANAYİNDE UYGULANAN ÇED ÇALIŞMALARININ ÇEVRESEL AÇIDAN DEĞERLENDİRİLMESİ VE ELEŞTİRİSİ

Sabriye AK KURAN

SPİRİTÜEL LİDERLİK VE İŞYERİ İLİŞKİLERİ KALİTESİ

Serkan NAKTİYOK, Yunus ZENGİN

TEMSİLİ SİSTEMDE KATILIMCI PLANLAMA NASIL ALGILANMAKTADIR?: İSVEÇ'İN ULLERÅKER BÖLGESİ ÖRNEĞİ

Pınar AKARÇAY

TEKNOLOJİ TAKIMLARI PERFORMANSLARININ AHP-PROMETHEE YÖNTEMLERİ KULLANARAK ÖLÇÜMÜ VE OECD ÜLKELERİNDEKİ İHRACATA ETKİSİNE YÖNELİK BİR ÇALIŞMA

Akif ONUR, İsmail EKMEKÇİ, Ali Hakan ISIK

ŞEHİR OTELLERİNDE ÜST DÜZEY YÖNETİCİ SEÇİMİNDE ÖNCELİKLİ GÖRÜLEN YETKİNLİKLERİN AHP YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Hüseyin Ertan İNAN, Hilmi YÜNCÜ

HİNT-PASİFİK STRATEJİSİ KAPSAMINDA HİNDİSTAN-JAPONYA GÜVENLİK İLİŞKİLERİ

Emine AKÇADAĞ ALAGÖZ

BENFORD YASASI VE MUHASEBE MANİPÜLASYONLARI: ÖRNEK BİR UYGULAMA

Suat KARA, Şakir SAKARYA, Pelin ÖZCAN