İki düzeyli bağımlı değişken modelinin yarı parametrik tahmini

Iki duzeyli bagimli degisken durumunda model tahmini icin uc temel yaklasim vardir. Bunlar, parametrik, parametrik olmayan ve yari parametrik yaklasimlardir. Parametrik yaklasimda cok fazla varsayima ihtiyac duyuldugundan dolayi sonuclarin guvenilirligi de giderek azalmaktadir. Parametrik olmayan yaklasimda hicbir varsayim yapilmamakta fakat aciklayici degisken sayisinin fazla olmasi durumunda model tahmini zorlasmaktadir. Bu calismada ise parametrik model varsayimlarinin saglanmamasi durumunda parametrik ve parametrik olmayan yaklasimlarin en iyi yonlerini alan yari parametrik yontem tanitilmistir. Bu yontemde model tahmini iki asamada elde edilmektedir. Ilk asamada parametreler, Klein ve Spady’nin yari parametrik en cok olabilirlik tahmin edicisi ile, ikinci asamada ise ilgilenilen olayin gerceklesme olasiliklari, parametrik olmayan Nadaraya-Watson cekirdek kestirim yontemi ile tahmin edilmistir. Bu modelin uygulanabilirligi sayisal bir ornek ile gosterilmistir