Çok değişkenli regresyon analizinde en küçük kareler yöntemine
alternatif olarak kullanılan yöntemlerden biri olan ridge regresyon yöntemi,
çoklu bağıntı varlığında tercih edilen yöntemler arasında yer almaktadır. Bu
çalışmada, Abra alba bireylerinden
elde edilen çeşitli vücut ölçüleri (kabuk boy, en, kalınlık ve cup indeksi)
kullanılarak kabuk ağırlığının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Vücut ölçüleri
arasında çoklu bağlantı durumu ortaya çıkmasından dolayı en küçük kareler
yöntemine alternatif olan ridge regresyon yöntemi uygulanmış ve bu iki yöntemin
sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Ridge regresyon yönteminin
kullanılması ile çoklu bağıntının ortadan kalktığı ve elde edilen sonuçlar ile
bu yöntemin kabuk ağırlığı tahmininde daha iyi bir model sağladığı
belirlenmiştir.
Abra alba çoklu doğrusal bağıntı varyans büyütme faktörü ağırlık çiftkabuklu
Ridge regression method, is one of the methods used as
an alternative to least squares method in the presence of multicollinearity
problem occurred in multiple regression analysis. The aim of this study was to
estimate the shell weight by using morphometric measurements (shell length,
height, width and cup index) for Abra
alba individuals. Ridge regression method was applied due to the multicollinearity
problem between body measurements and the results of these two methods were
compared. The results showed that the multicollinearity was eliminated and
provided an appropriate model for the estimation of shell weight by using ridge
regression method.
Abra alba multicollinearity variance inflation factor weight bivalve
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | ARAŞTIRMA MAKALESİ (Research Article) |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ağustos 2018 |
Gönderilme Tarihi | 9 Şubat 2018 |
Kabul Tarihi | 12 Mart 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018Cilt: 21 Sayı: 4 |
2022-JIF = 0.500
2022-JCI = 0.170
Uluslararası Hakemli Dergi (International
Peer Reviewed Journal)
Dergimiz, herhangi bir başvuru veya yayımlama ücreti almamaktadır. (Free submission and publication)
Yılda 6 sayı yayınlanır. (Published 6 times a year)
Bu web sitesi Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.