41.572 doğrulanmış soru · bağımsız çözümle doğrulanır nasıl ölçtük →

A Grubu · Ekonometri Ekonometri · Model Seçimi Soruları

8 soru · çözümü açık · üyelik yok

Bu sorular A Grubu · Ekonometri sınav formatına ve konu dağılımına göre hazırlanmış örnek sorulardır, ÖSYM'nin çıkmış soru kitapçıkları değildir. Gerçek çıkmış soruları ÖSYM'den indirebilirsin.

Model Seçimi havuzunun canlı verileri

13 doğrulanmış soru (2 kolay · 9 orta · 2 zor) · havuza son ekleme: 10.07.2026.

Model Seçimi örnek soruları

Soru 1

Bir regresyon modelinde değişken seçimi yaparken, 'geriye doğru eleme' yöntemi ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

  1. A Tüm değişkenler modele dahil edilir ve anlamsız olanlar teker teker çıkarılır.
  2. B Model boş küme ile başlar ve değişkenler teker teker eklenir.
  3. C Modelin R² değeri maksimum olana kadar tüm değişkenler aynı anda eklenir.
  4. D Değişkenler rastgele seçilir ve model performansına göre değerlendirilir.
  5. E Sadece anlamlı olan değişkenler modele dahil edilir.
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: A

Geriye doğru eleme yönteminde tüm değişkenler başlangıçta modele dahil edilir ve istatistiksel olarak anlamsız olanlar teker teker çıkarılır. Bu işlem, en anlamlı değişken kombinasyonunu bulmayı hedefler. Doğru cevap A.

Soru 2

Aşağıdaki model belirleme kriterlerinden hangisi, modelin karmaşıklığına (parametre sayısına) göre daha fazla ceza vererek daha sade modelleri tercih etme eğilimindedir?

  1. A Akaike Bilgi Kriteri (AIC)
  2. B Schwarz Bilgi Kriteri (BIC)
  3. C Belirlilik Katsayısı (R²)
  4. D Mallows Cp İstatistiği
  5. E Düzeltilmiş Belirlilik Katsayısı (Adjusted R²)
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: B

Doğru cevap B) Schwarz Bilgi Kriteri (BIC) çünkü BIC, modelin parametre sayısına daha fazla ceza vererek daha sade modelleri seçme eğilimindedir. AIC'ye kıyasla BIC, model karmaşıklığını daha sert bir şekilde cezalandırır ve bu nedenle daha az parametreli modelleri tercih eder. Bu özelliğiyle BIC, aşırı uyumu önlemek için daha katı bir kriter sunar.

Soru 3

Bir ekonometrik modelde 'aşırı belirlenme' (overfitting) sorunu hangi durumda ortaya çıkar?

  1. A Modelde çok fazla bağımsız değişken kullanıldığında
  2. B Modelde çok az gözlem olduğunda
  3. C Bağımlı değişkenin dağılımı normal olmadığında
  4. D Modelin hata terimleri otokorelasyon gösterdiğinde
  5. E Modelin sabit terimi istatistiksel olarak anlamsız olduğunda
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: A

Doğru cevap **A**'dır. Aşırı belirlenme (overfitting), modelde gereğinden fazla bağımsız değişken kullanıldığında ortaya çıkar; bu da modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlamasına ancak yeni verilerde kötü performans göstermesine neden olur. Diğer seçenekler aşırı belirlenmeyi değil, farklı model sorunlarını ifade eder.

Soru 4

Bir ekonometrik modelde 'aşırı tanımlama' (overfitting) sorunu hangi durumda ortaya çıkar?

  1. A Modelde çok fazla bağımsız değişken kullanıldığında
  2. B Modelde çok az gözlem olduğunda
  3. C Modelin hata terimleri otokorelasyon içerdiğinde
  4. D Modelin fonksiyonel formu yanlış seçildiğinde
  5. E Bağımlı değişkenin dağılımı normal olmadığında
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: A

Doğru cevap **A**'dır çünkü aşırı tanımlama (overfitting), modelde gereğinden fazla bağımsız değişken kullanıldığında ortaya çıkar. Bu durum, modelin eğitim verilerine çok iyi uymasına ancak yeni verileri tahmin etmede başarısız olmasına yol açar. Model, verideki gürültüyü bile öğrenerek genelleme yeteneğini kaybeder.

Soru 5

Aşağıdaki model belirleme kriterlerinden hangisi, modeldeki parametre sayısını cezalandırarak aşırı uyumu engellemeyi amaçlar?

  1. A Akaike Bilgi Kriteri (AIC)
  2. B Bayes Bilgi Kriteri (BIC)
  3. C Her ikisi de
  4. D Hiçbiri
  5. E Sadece AIC
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: C

Doğru cevap C) Her ikisi de çünkü hem AIC hem de BIC, modeldeki parametre sayısını cezalandıran ve aşırı uyumu önlemeyi hedefleyen bilgi kriterleridir. AIC ve BIC, daha az parametreli modelleri ödüllendirerek dengeli bir model seçimi sağlar.

Soru 6

Bir ekonometrik modelde 'aşırı tanımlama' (overfitting) sorunu aşağıdakilerden hangisiyle en iyi şekilde tespit edilebilir?

  1. A Yüksek R-kare değeri
  2. B Düşük AIC değeri
  3. C Yüksek varyans ve düşük bias
  4. D Modelin tahmin gücünün test verisi üzerinde düşük olması
  5. E Eğitim verisi üzerinde yüksek R-kare değeri elde edilmesi
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: D

Doğru cevap D şıkkıdır çünkü aşırı tanımlama, modelin eğitim verisine çok iyi uyum sağlayıp test verisinde kötü performans göstermesiyle karakterize edilir. Model eğitim verisinde yüksek tahmin gücüne sahipken test verisinde düşük performans gösteriyorsa bu aşırı tanımlamanın göstergesidir. Bu durum modelin gürültüye ve detaylara fazla uyum sağladığını, genelleme yapamadığını gösterir.

Soru 7

Aşağıdakilerden hangisi ekonometrik modelleme sürecinin doğru sıralamasını vermektedir?

  1. A Veri toplama → Model kurma → Hipotez testi → Sonuçları yorumlama
  2. B Hipotez testi → Model kurma → Veri toplama → Sonuçları yorumlama
  3. C Model kurma → Veri toplama → Hipotez testi → Sonuçları yorumlama
  4. D Veri toplama → Hipotez testi → Model kurma → Sonuçları yorumlama
  5. E Sonuçları yorumlama → Veri toplama → Model kurma → Hipotez testi
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: A

Doğru cevap **A** şıkkıdır çünkü ekonometrik modelleme süreci önce veri toplamayla başlar, ardından model kurulur, hipotezler test edilir ve son olarak sonuçlar yorumlanır. Bu sıralama, bilimsel metodolojiye ve mantıksal akışa uygundur.

Soru 8

Bir ekonometrik modelde 'aşırı belirlenme' (overfitting) sorunu aşağıdakilerden hangisiyle en iyi açıklanır?

  1. A Modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlaması ancak yeni verilerde başarısız olması.
  2. B Modelin bağımsız değişkenleri arasındaki korelasyon yapısını yanlış belirtmesi.
  3. C Modelde bağımsız değişken sayısının yetersiz olması.
  4. D Hata terimlerinin normal dağılmaması.
  5. E Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorunu.
Cevabı ve çözümü göster

Doğru cevap: A

Doğru cevap A seçeneğidir. Aşırı belirlenme, modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlayarak gereğinden fazla karmaşık hale gelmesi ve bu nedenle yeni verileri tahmin etmede başarısız olmasıdır. Bu durum, modelin gürültüyü veya rastgele varyasyonları bile öğrenmesine yol açar.

A Grubu · Ekonometri havuzunun tamamı

495 doğrulanmış açıklamalı soru, yanlışlarını öğrenene kadar geri getiren tekrar havuzu, AI öğretmen ve haftalık Türkiye denemesi tek pakette.

A Grubu · Ekonometri paketini incele →

İlgili sayfalar

Tüm A Grubu · Ekonometri örnek soruları 1 ders