Grafik Yöntemlerle Etkin Gözlemlerin ve Aykırı Değerlerin Tespiti

Abstract

Regresyon analizlerinde güvenilir sonuçlara ulaşabilmek tamamiyle modelvarsayımlarının sağlanmasına bağlıdır. Özellikle aykırı değer, ardışık bağımlılık vedeğişen varyans gibi sorunların mevcudiyeti elde edilen sonuçlar üzerinde şüpheuyandırmayı gerektirir.Toplanan veri için uygun bir regresyon modeli öngörüldükten sonra başlıcaadım sonuçları çok kuvvetli etkileyen aykırı değer ve çekim gücü yüksekgözlemleri tespit etmektir. Veri kümesi içinde bir aykırı değerin varlığı bileverilerin çoğunun vermek istediği bilgiye engel olmakta ve En Küçük Kareler(EKK) tahminleri üzerinde yanıltıcı bir etki yaratmaktadır. Bu yüzden buçalışmada etkili gözlemlerin belirlenmesi için regresyon sonuçlarına farklı taraftanbakılmış, artıklara (klasik, normalleştirilmiş, standartlaştırılmış, jackknife ve silinmiş)H ' nin köşegen elemanlarına dayalı tanısal grafiklerve z Düşüm Matrisiincelenmiştir.Anahtar Kelimeler: Aykırı değer, çekim gücü yüksek gözlem, tanısal grafikler,tanısal ölçüler.

To obtain the reliable results from a regression analysis depends on whetherthe model assumptions are violated or not. The presence of problems in the datasuch as outliers, heterescadasticity and serial correlations is needed for us to havea doubt on the regression results.The main step after assuming that a model for the colected data set isappropriate, is to identify the high leverage points and outliers which have asignificant impact on the results of Standard methodology. The presence of evena single outlier in data set can hide the information which can be obtained fromthe rest of the data and have an misleading effect on Least Squares estimates.Therefore we lok the regression results from the another points of view anddiagnostic plots based on residuals (ordinary, normalized, standardized, jackknifeand deleted) and the diagonal elements of the projection matrix are discussed inthis study.Key Words : Outliers, High Leverage Observations, Diagnostic Plots, DiagnosticMeasure