Bu çalışmada şeklinde ifade edilen genel lineer regresyon modeli ele alınmıştır. Uygulamalarda açıklayıcı değişkenler matrisi çoklu iç ilişkiye sahip olabilir. Bu iç ilişkinin varlığı durumunda klasik tahmin ediciler hatalı sonuçlar verir. Bu problemin çözümü için yanlı fakat kararlı tahmin ediciler kullanılabilir. Çalışmada genelleştirilmiş maksimum entropi (GME) tahmin edicisi, en küçük kareler (EKK) ve ridge tahmin edici ile hata kareler ortalamasına (HKO) göre karşılaştırılmıştır. Bu amaç için Kaliforniya yoksulluk veri kümesi (Ramanathan, 2002) üzerinde analiz yapılmıştır. Uygulamada HKO’ların elde edilmesinde bootstrap yöntemi kullanılmıştır. Sonuçta, en iyi tahmin edicinin GME olduğuna karar verilmiştir.
Genel lineer model, çoklu iç ilişki, genelleştirilmiş maksimum entropi, bootstrap