Regresyon modellerinde kukla değişkenlerin rolü

Abstract

Bu makalenin amacı regresyon analizinde nitel açıklayıcı değişkenlerin rolünü incelemektir. Nitel değişkenlerin sık sık kukla değişkenler olarak takdim edildiğini görmekteyiz. Kukla değişkenleri kullanma tekniği geniş bir uyarlama içerisinde yapılabilir ve sonuçta regresyon modellerindeki nitel değişkenlerin dahil edilmesiyle tahmin yapabilme (düz bir doğru uydurabilme) gerçekleştirilebilir. Nitel değişkenlerin gösterimi için kullanılan teknikte eğer sözkonusu nitel değişkenin bağımlı değişken üzerinde bir etkisi olduğu düşünülüyorsa 1 değeri, herhangi bir etkisi yoksa 0 değeri verilir. Burada incelenen "varyans analizi" ve "kovaryans analizi" nitel açıklayıcı değişken içeren regresyon modelleri iyi bilinen istatistiki tekniklerdendir.

The purpose of this paper is to consider the role of qualitative explanatory variables in regression analysis. I will be shown that the introduction of qualitative variables, often called dummy variables. The technique of using dummy variables has een widely adopted, and the resullt is the straighforward inclusion of qualitative variables in regression models. This technique uses the value 1 for the presence of the qualitative attribute that is assumed to have an impact on the dependent variable and 0 for the absence of the given attribute. Included here are the well-know statistical techniques of "analysis of variance" and "analysis of covariance" both of which can be regarded as regression models with qualitative explanatory variables.