G\u00f6zlemlerin etkisini \u00f6l\u00e7menin en yayg\u0131n yolu, i’inci<\/sup> g\u00f6zlem kald\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda bir regresyon modelindeki t\u00fcm uygun de\u011ferlerin ne kadar de\u011fi\u015fti\u011fini \u00f6l\u00e7en Cook mesafesini<\/strong> kullanmakt\u0131r.<\/span><\/p>\n Genel olarak Cook mesafesi 1’den b\u00fcy\u00fck olan herhangi bir g\u00f6zlem, y\u00fcksek kald\u0131ra\u00e7l\u0131 bir g\u00f6zlem olarak kabul edilir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnek, potansiyel etkili g\u00f6zlemleri tespit etmek amac\u0131yla belirli bir veri k\u00fcmesi i\u00e7in Cook mesafesinin nas\u0131l hesaplanaca\u011f\u0131n\u0131 ve yorumlanaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n 14 de\u011fere sahip a\u015fa\u011f\u0131daki veri setine sahip oldu\u011fumuzu varsayal\u0131m:<\/span> <\/p>\n \u015eimdi basit bir do\u011frusal regresyon modeline<\/a> uydu\u011fumuzu varsayal\u0131m. Regresyon sonucu a\u015fa\u011f\u0131da sunulmaktad\u0131r:<\/span> <\/p>\n \u0130statistiksel yaz\u0131l\u0131m kullanarak her g\u00f6zlem i\u00e7in Cook mesafesine ili\u015fkin a\u015fa\u011f\u0131daki de\u011ferleri hesaplayabiliriz:<\/span> <\/p>\n Son g\u00f6zlemin Cook’un mesafesi i\u00e7in 1’den \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha b\u00fcy\u00fck bir de\u011fere sahip oldu\u011funu unutmay\u0131n; bu da bize bunun etkili bir g\u00f6zlem oldu\u011funu s\u00f6yler.<\/span><\/p>\n Bu de\u011feri veri k\u00fcmesinden \u00e7\u0131kard\u0131\u011f\u0131m\u0131z\u0131 ve yeni bir basit do\u011frusal regresyon modeline uydu\u011fumuzu varsayal\u0131m. Bu modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 a\u015fa\u011f\u0131da g\u00f6sterilmektedir:<\/span> <\/p>\n Hem kesme hem de x i\u00e7in regresyon katsay\u0131lar\u0131n\u0131n \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde de\u011fi\u015fti\u011fine dikkat edin. Bu bize, etkili g\u00f6zlemin veri k\u00fcmesinden \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131n\u0131n, uygun regresyon modelini tamamen de\u011fi\u015ftirdi\u011fini s\u00f6yler.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki grafikler bu iki uygun regresyon denklemi aras\u0131ndaki fark\u0131 g\u00f6stermektedir:<\/span> <\/p>\n Tek etkili g\u00f6zlemin regresyon \u00e7izgisini ne kadar de\u011fi\u015ftirdi\u011fine dikkat edin. Bu g\u00f6zlemi kald\u0131rarak verilere \u00e7ok daha yak\u0131ndan uyan bir regresyon \u00e7izgisi bulmay\u0131 ba\u015fard\u0131k.<\/span><\/p>\n Potansiyel olarak etkili g\u00f6zlemleri tan\u0131mlamak<\/em> i\u00e7in Cook mesafesinin kullan\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fine dikkat etmek \u00f6nemlidir. Ancak bir g\u00f6zlemin etkili olmas\u0131 onun mutlaka veri k\u00fcmesinden \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fi anlam\u0131na gelmez.<\/span><\/p>\n \u00d6ncelikle g\u00f6zlemin bir veri giri\u015fi hatas\u0131n\u0131n veya ba\u015fka bir garip olay\u0131n sonucu olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulaman\u0131z gerekir. Me\u015fru bir de\u011fer oldu\u011fu ortaya \u00e7\u0131karsa, bunu a\u015fa\u011f\u0131daki yollardan biriyle ele almaya karar verebilirsiniz:<\/span><\/p>\n \u00d6zel senaryonuza ba\u011fl\u0131 olarak bu se\u00e7eneklerden biri di\u011ferlerinden daha anlaml\u0131 olabilir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki e\u011fitimlerde Python ve R’de belirli bir veri k\u00fcmesi i\u00e7in Cook mesafesinin nas\u0131l hesaplanaca\u011f\u0131 a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r:<\/span><\/p>\n Python’da Cook’un Mesafesi Nas\u0131l Hesaplan\u0131r?<\/a> \u0130statistikte etkili bir g\u00f6zlem , bir veri setindeki, kald\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda bir regresyon modelinin katsay\u0131 tahminlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde de\u011fi\u015ftiren bir g\u00f6zlemdir. G\u00f6zlemlerin etkisini \u00f6l\u00e7menin en yayg\u0131n yolu, i’inci g\u00f6zlem kald\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda bir regresyon modelindeki t\u00fcm uygun de\u011ferlerin ne kadar de\u011fi\u015fti\u011fini \u00f6l\u00e7en Cook mesafesini kullanmakt\u0131r. Genel olarak Cook mesafesi 1’den b\u00fcy\u00fck olan herhangi bir g\u00f6zlem, y\u00fcksek kald\u0131ra\u00e7l\u0131 bir g\u00f6zlem […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1588","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n \u00d6rnek: Etkili g\u00f6zlemlerin tespiti<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/influence1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/influence2.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/influence3.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/influence4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/influence5.png\")
<\/p>\n Yorumlar<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Pratikte a\u015f\u00e7\u0131n\u0131n mesafesi nas\u0131l hesaplan\u0131r?<\/strong><\/span><\/h3>\n
R’de Cook’un mesafesi nas\u0131l hesaplan\u0131r<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"