UZAKLIK TEMELLİ REGRESYON MODELLERİNİN PEKİN ÖRDEKLERİNE AİT VÜCUT AĞIRLIKLARI ÜZERİNE İNCELENMESİ

Özet

Bu çalışmada klasik doğrusal regresyona alternatif bir yöntem olan uzaklık temelli regresyon modellerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Analizde 100 adet erkek Pekin ördeklerine ait farklı günlerde ölçülen vücut ağırlıkları kullanılmış, Öklid, Gower ve Manhattan uzaklıklarına dayalı regresyon modelleri incelenmiştir. Analizler R yazılımında ‘dbstats’ paketi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen modeller belirleme kriterleri olan AIC, BIC ve GCV değerleri bakımından karşılaştırılmıştır. En düşük AIC (1499,281), BIC (1504,492) ve GCV (182596,7) değerleri Gower uzaklığına ait modelden elde edilmiştir. Ayrıca uzaklık temelli regresyon modellerinin AIC değerleri, klasik doğrusal regresyon modelinden daha düşük olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak Gower uzaklığının incelenen veri yapısı için daha uygun olduğu ve uzaklık temelli regresyonun klasik regresyon varsayımlarının sağlanamadığı durumlarda alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.