Lineer regresyonda ridge tahmin edicileri ve bir uygulama

Gözlem ve deney sonuçlarını değerlendirebilmek amacıyla geliştirilen modelleme tekniklerinden en çok kullanılanı regresyon tekniğidir Y = X/3 + e olarak yazılabilen çok değişkenli regresyon modelinin geçerliliğinden bahsedebilmemiz için sağlanması gereken bazı temel varsayımlar vardır. Bu çalışmada, model varsayımlarından olan bağımsız değişkenlerin doğrusal bağlantılı olmaması varsayımının sağlanmadığında yani X matrisinin bazı kolonları arasında doğrusal bağımlılık olduğunda ortaya çıkan çoklu doğrusal bağlantı problemi ve bu problemin doğurduğu sonuçları gidermek için kullanılan yöntemlerden biri olan Ridge regresyon yöntemi ele alınmış ve otomotiv sektöründeki üretim ile ilgili veriler kullanılarak bir uygulama yapılmıştır.

The most popular modelling technique by the aim of evaluating observations and experiment results is regression technique. For having some idea about validity of multivariate regression model written as Y = X/? + £ some basic assumptions must be satisfied. In this study in the case of collinearity between independent variables assumption is not satisfied that is if there is any linear dependency between some columns in X design matrix multicollinearity problem exists. Ridge regression technique shown in this study which is one of the usable techniques to solve collinearity problem and application is made by using data in the production of automotive industry.