[]
Bir regresyon sorusu
Selamlar,
Elimde bir regresyon var.
5 tane bagimsiz degiskenim var. R2 60%. Katsayilarin isaretleri bekledigim gibi ve literature uygun. 1 tane daha bagimsiz degiskenim var, bu degiskeni regresyona dahil edince R2 90%'a ucuyor ve son dahil edilen degisken son derece significant cikiyor. Fakat geri kalan degiskenlerin katsayilarini alt ust ediyor hatta bu katsayilarin isaretleri de radikal bir sekilde degisiyor. Bu degiskenlerin secimiyle ilgili nasil bir yol izlemeliyim?
Tesekkurler.
Elimde bir regresyon var.
5 tane bagimsiz degiskenim var. R2 60%. Katsayilarin isaretleri bekledigim gibi ve literature uygun. 1 tane daha bagimsiz degiskenim var, bu degiskeni regresyona dahil edince R2 90%'a ucuyor ve son dahil edilen degisken son derece significant cikiyor. Fakat geri kalan degiskenlerin katsayilarini alt ust ediyor hatta bu katsayilarin isaretleri de radikal bir sekilde degisiyor. Bu degiskenlerin secimiyle ilgili nasil bir yol izlemeliyim?
Tesekkurler.
Merhaba,
Çalışmanızı yapmadan önce modelinizi teorik bir nedene dayandırmalısınız. x1, x2’nin yanına x3’ü ekleyince r2 artıyor, o zaman modelde olmalı gibi bir çıkarım yapamazsınız. Eğer, modelinizin dayandığı teori, x1 ve x2 bağımlı değişken diyorsa x1 ve x2 olacak. Ockham’s razor prensibini araştırmanızı da tavsiye ederim.
Bunun yanında ekonometrik olarak yapmış olabileceğiniz hatalar şu şekilde:
1)modelin fonksiyonel yapısında bir sorun vardır. Bir değişkeni omit etmiş olabilirsiniz. Modelinizi doğru kurduğunuzdan emin olun. Değişkenlerin doğru formda olduğundan emin olun(logarirmik-lineer yada düzey-fark)
2)x3 değişkeni, hem y hem de açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olabilir. Yatay kesit bağımlılığı ile karşı karşıya olabilirsiniz.
3)Gerçekte durum x3 eklendiği gibidir, x1 ve x2 açıklamaya yetersizdir.
4)Modelinizde otokorelasyon, değişen varyans gibi problemler olabilir.
5)Kukla değişken kullanıyorsanız kukla değişken tuzağına düşmüş olabilirsiniz.
...
Şuan aklıma gelenler bunlar, yazarken aklımda bir tane daha vardı, yazarken unuttum. Elbet başka bir çok nedeni olabilir.
İyi çalışmalar
Çalışmanızı yapmadan önce modelinizi teorik bir nedene dayandırmalısınız. x1, x2’nin yanına x3’ü ekleyince r2 artıyor, o zaman modelde olmalı gibi bir çıkarım yapamazsınız. Eğer, modelinizin dayandığı teori, x1 ve x2 bağımlı değişken diyorsa x1 ve x2 olacak. Ockham’s razor prensibini araştırmanızı da tavsiye ederim.
Bunun yanında ekonometrik olarak yapmış olabileceğiniz hatalar şu şekilde:
1)modelin fonksiyonel yapısında bir sorun vardır. Bir değişkeni omit etmiş olabilirsiniz. Modelinizi doğru kurduğunuzdan emin olun. Değişkenlerin doğru formda olduğundan emin olun(logarirmik-lineer yada düzey-fark)
2)x3 değişkeni, hem y hem de açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olabilir. Yatay kesit bağımlılığı ile karşı karşıya olabilirsiniz.
3)Gerçekte durum x3 eklendiği gibidir, x1 ve x2 açıklamaya yetersizdir.
4)Modelinizde otokorelasyon, değişen varyans gibi problemler olabilir.
5)Kukla değişken kullanıyorsanız kukla değişken tuzağına düşmüş olabilirsiniz.
...
Şuan aklıma gelenler bunlar, yazarken aklımda bir tane daha vardı, yazarken unuttum. Elbet başka bir çok nedeni olabilir.
İyi çalışmalar
- E.
(04.12.18 15:29:01)
Diğer arkadaşın dediklerine ek olarak değişkenlerinizi hipotezlerinize göre belirlemeniz gerekir. A konusunu x1 ve x2 açıklıyor diye düşünüyorsanız onlara bakın. X3 araştırma değişkeniniz değilse eklemeyebilirsiniz. Sonuçta A’yı etkileyen bir çok faktör var ama siz x1 ve x2yi araştırıyorsunuz.
- şubatsonrası (04.12.18 21:35:58)
1
