Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Abstract

Hata terimi ile bağımlı değişkenin süreklilik ve normal dağılma varsayımıbozulduğu durumlarda λj, j = 1, 2, ..., k, kuvvet dönüşümü ile tanımlanan Box-Coxregresyon yöntemi kullanılmaktadır. Y'ler üzerindeki λj, j = 1, 2, ..., k, kuvvetdönüşümünün hangi λj değerinde Hata Kareler Toplamı (HKT)' nı minimum yaptığıdurum ele alınmaktadır. Box-Cox regresyon yöntemi, regresyon fonksiyonunundoğrusal olmayan durumu, sabit olmayan hata varyansları ve hata terimlerinindağılışlarının çarpıklığını düzeltmek için Y'nin üzerinde dönüşüm yapılması açısındanoldukça uygundur. Bu çalışmada fark ve diferansiyel analizin birlikte ele alındığızaman skalası türev kavramı kullanılarak Box-Cox regresyon yöntemi kullanmanınavantaj ve dezavantajları incelenmiştir. Box-Cox regression method with λj, for j = 1, 2, ..., k, power transformation can beused when dependent variable and error term of the linear regression model do notsatisfy the continuity and normality assumptions. The situation obtaining the smallestmean square error when optimum power λj, transformation for j = 1, 2, ..., k, of Y hasbeen discussed. Box-Cox regression method is especially appropriate to adjustexistence skewness or heteroscedasticity of error terms for a nonlinear functionalrelationship between dependent and explanatory variables. In this study, the advantageand disadvantage use of Box-Cox regression method have been discussed indifferentiation and differantial analysis of time scale concept.