COMPARISON OF SOME ROBUST REGRESSION METHODS IN CASE OF OUTLIER
(AYKIRI DEĞER DURUMUNDA BAZI SAĞLAM REGRESYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI )

Yazar : Burcu Durmuş  Öznur İŞÇİ GÜNERİ, Aynur İNCEKIRIK  
Türü :
Baskı Yılı : 2021
Sayı : 11
Sayfa : 33-51
    


Abstract

The presence of outliers or observations in the data set in the studies can significantly affect the statistical analysis results and modeling. The least squares method which is sensitive to outliers can also give misleading results when the assumptions are not met. In this case robust regression methods which are presented as an alternative to multiple linear regression, are used. In this study a sample data set was taken and a study was conducted to investigate how much the regression estimators could explain the data set in case of outliers within the observation points. For this purpose, in case of outliers, quantile regression method from robust regression methods, smallest absolute deviations (LAD), which is a special case of quantile regression method, commonly used M estimators among robust estimators, with S and MM estimators with high breakpoints were used.



Keywords
Quantile Regression, LAD Regression, M Regression, S Regression, MM Regression.

Özet

Yapılan çalışmalarda veri setinde aykırı değerler ya da gözlemler bulunması istatistiksel analiz sonuçlarını ve modellemeyi önemli ölçüde etkileyebilir. Aykırı değerlere karşı duyarlı olan en küçük kareler yöntemi de varsayımlar sağlanmadığında yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir. Bu durumunda çoklu doğrusal regresyona alternatif olarak sunulan sağlam regresyon yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada örnek bir veri seti alınarak gözlem noktaları içerisinde aykırı değerler olması halinde regresyon tahmin edicilerinin veri setini ne kadar açıklayabildiğini araştırmak adına çalışma yapılmıştır. Bu amaçla aykırı gözlem olması durumunda sağlam regresyon yöntemlerinden kantil regresyon yöntemi, kantil regresyon yönteminin özel bir durumu olan en küçük mutlak sapmalar (LAD), sağlam tahminleyiciler arasında yaygın kullanılan M tahmin edicileri ile yüksek kırılma noktasına sahip S ve MM tahmin edicileri kullanılmıştır.



Anahtar Kelimeler
Kantil Regresyon, LAD Regresyon, M Regresyon, S Regresyon, MM Regresyon.