Nitel tercih modelleri, çoklu logit, probit modeller ve bir uygulama
Qualitative choice models, multinomial logit, probit models and an application
Yazar: ÖZGÜR SÖNMEZ
Danışman: DOÇ. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
iki veya daha fazla değer alan gölge değişkenler bağımlı değişken olarak regresyonmodellerinde yer alabilmektedir. Bağımlı değişkenin nitel özellikte olduğu nitel tercihmodelleri ikili ve çoklu olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Her iki tip modelde de temelamaç tercih olasılığının belirlenmesidir.kili tercih modelleri karar birimlerinin iki alternatif arasından bir seçim yapmakla karşıkarşıya olduğunu ve seçimin karar birimlerinin karakteristik özelliklerine bağlı olduğunuvarsaymaktadır. Probit ve logit model arasındaki fark, probit model normal dağılım ilebağlantılı iken, logit model lojistik dağılım ile bağlantılıdır.Çoklu tercih modellerinde karar birimleri ikiden fazla tercih ile karşı karşıyadır. Kategorikdeğişkenler sıralı, sıralı olmayan ve ardışık olmak üzere üç grup halinde sınıflandırılmaktadır.Bu kategorik değişkenler kullanılarak çeşitli çoklu tercih modelleri oluşturulmaktadır. Kararbirimlerinin tercihlerinin açıklanmasında rasgele fayda modelinden yararlanılmaktadır. Biralternatife ilişkin rasgele fayda, gözlenen veya sistematik bileşen ile gözlenemeyenbileşenlerin toplamları olarak ifade edilmektedir. i . alternatifin seçilme olasılığı, bualternatifin seçilmesiyle elde edilecek fayda olan U in ' in seçim sepetindeki diğer tümalternatiflerin seçilmeleriyle elde edilecek olan faydaya eşit veya bu faydadan büyük olmaolasılığına eşittir. Çoklu logit modelde hata terimlerinin birbirinden bağımsız ve özdeş olarakWeibull dağılımlı oldukları varsayılmakta iken çoklu probit modelde hata terimlerinin çokdeğişkenli normal dağılıma uygun oldukları varsayılmaktadır.Bu uygulamada bireyler çalışma statülerine göre beş gruba ayrıldı ve bu statü değerleribağımlı değişken olarak kullanıldı. Sıralı probit ile sıralı logit model uygulamaları yapıldı veher birey için gruplara ilişkin olasılıklar hesaplandı.Anahtar kelimeler: Gölge değişken, nitel tercih modelleri, sıralı probit, sıralı logit,rasgele fayda.JÜR :1. Doç. Dr. Ali Hakan BÜYÜKLÜ (Danışman) Kabul Tarihi: 15.03.20062. Yrd. Doç. Dr. Doğan YILDIZ Sayfa Sayısı : 1543. Yrd. Doç. Dr. Osman Zeki ÇET NKAYA

Abstract:
Dummy variables that take two or more values may be dependent variable in the regressionmodels. Qualitative choice models, where the dependent variable is qualitative, are separatedtwo groups as binary and multinomial. The basis aim in two groups of models is to determinethe choice probabilities.Binary choice models assume that decision makers are faced with a choice between twoalternatives and that their choice depends on their characteristics. The difference betweenprobit and logit models is that while probit is related to the normal distribution, logit is relatedto the logistic distribution.Decision makers are faced with more than two alternatives in multinomial choice models.Categorical variables are classified into three groups as ordered, unordered and sequential.The various multinomial choice models are formed by using these categorical variables. Therandom utility model is utilized to explain the choices of the decision makers. The randomutility of an alternative is expressed as a sum of observable or systematic and unobservablecomponents. The choice probability of alternative i is equal to the probability that the utilityof alternative i , U in , is greater than or equal to the utilities of all other alternatives in thechoice set. The error terms are assumed to be distributed multivariate-normally in themultinomial probit model while the error terms are assumed to be independently andidentically distributed as a Weibull distribution in the multinomial logit model.In this application, individuals were separated into five groups according to the working statusand working status were used as dependent variables. The ordered probit and ordered logitmodels were applied and for each group, the probabilities that were associated with the groupswere calculated.Keywords: Dummy variable, qualitative choice models, ordered probit, ordered logit,random utilityJURY:1. Ass. Prof. Dr. Ali Hakan BÜYÜKLÜ Date: 15.03.20062. Ass. Prof. Dr. Doğan YILDIZ Page: 1543. Ass. Prof. Dr. Osman Zeki ÇET NKAYA