Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi Ve Bir Uygulama
Abstract
Regresyon analizi aralarında neden sonuç ilişkisi olan iki veya daha fazla
değişkenin aralarındaki ilişkiyi gözlemek ve konuya ait öngörüde bulunabilmek için
elde edilen matematiksel bir modelle belirtilen istatistiksel bir yöntemdir. Basit
doğrusal regresyon modeli bir bağımlı bir bağımsız değişken olmak üzere
aralarındaki fonksiyonel ilişkiyi gözlemlerken, çoklu doğrusal regresyon modeli bir
bağımlı ve birden fazla bağımsız değişken arasındaki fonksiyonel ilişkiyi
incelemektedir. Literatürde verilerin veya kurulacak modellerin farklı yapıları için
farklı regresyon modelleri tanıtılmıştır. Bunlardan biri de Poisson regresyon
modelidir. Poisson regresyonu sayıma dayalı olarak elde edilen bağımlı değişkenin
modellenmesinde kullanılır. Bununla birlikte, bağımlı değişkenin sayıma dayalı
olarak elde edildiğinde, bağımsız değişken kategorileri için relatif risk değerini de
hesaplamaktadır. Negatif Binom dağılımı, Poisson regresyon modeline göre aşırı
yayılım gösteren verilerin modellenmesi amacıyla kullanılır. Veri kümesinde aşırı
yayılım olması durumunda Poisson regresyon modelini kullanmak yanlı parametre
tahminlerinin elde edilmesine yol açacağından yayılımı dikkate alan Negatif Binom
regresyonunun kullanılması daha uygun olmaktadır. Aşırı uçlu verilerde Poisson
regresyon analizi yanlı tahminler vermektedir. Bu yanlılığı ortadan kaldırmada
Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi kullanımı tavsiye edilmektedir.
Bu çalışmada Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi, üç farklı veri seti
üzerinde test edilmiştir. Birinci veri seti için en iyi sonuçlar Negatif Binom
Regresyonu ile elde edilirken, ikinci ve üçüncü veri setlerinde Kırpılmış Poisson
Regresyonu en iyi model sonuçlarını vermiştir.
Bu çalışma ile Kırpılmış Poisson Regresyon Analizinin Kategorik bağımlı
değişken yapılarındaki regresyon modellerinde başarılı sonuçlar verebileceği bu
yüzden de karşılaştırmalar yaparken bu teknikten de yararlanılması gerektiği
vurgulanmıştır. Regression analysis is a statistical method which is expressed by a
mathematical model obtained to observe the relationship between two or more
variables with cause-effect relationship and to make predictions about the subject.
While the simple linear regression model observes the functional relationship
between one dependent and one independent variable, the multiple linear regression
model examines the functional relationship between one dependent and multiple
independent variables. Various regression models have been introduced in the
literature for the models to be established or different structures of the data. One of
them is the Poisson regression model. Poisson regression is used to model the
dependent variable obtained based on the counting. It also calculates the relative risk
value for the independent variable categories when the dependent variable is
obtained based on the counting. Negative binomial distribution is used to model the
data with excessive spread compare to the Poisson regression model. In case of
excessive spread in the data set, it is more appropriate to use Negative Binomial
regression considering the spread, since using Poisson regression model leads to
biased parameter estimation. In extreme pointed data Poisson regression analysis
gives biased estimates. In order to eliminate this bias, the use of Clipped Poisson
Regression Analysis is recommended.
In this study, Clipped Poisson Regression Analysis was tested on three
different data sets. The best results for the first data set were obtained by Negative
Binomial Regression, while Clipped Poisson Regression gave the best model results
in the second and third data sets.
In this study, it is emphasized that Cropped Poisson Regression Analysis can
give successful results in regression models in categorically dependent variable
structures therefore this technique should be used when making comparisons.
Collections
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Çoklu Regresyon Analizi Ve Yapay Sinir Ağları İle Türkiye Enerji Talep Tahmini
Yüzük, Feyyaz (Sivas Cumhuriyet Üniversitesi-Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019)Enerji, bir ülkenin ekonomik büyümesinin en önemli unsurlarındandır. Üretimi artan bir ülkenin enerji talebi de artacaktır. Bu kapsamda enerji kaynaklarının yönetimi ve yeni yatırımların doğru bir şekilde yapılması için ... -
Türk Telekomda Sabit İnternet Kullanıcı Davranışlarının Yaşam Analizi (Survival Analysis) ile İncelenmesi: Sivas Örneği
Kanıbol, Fatma Karakoç (Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019)Bu çalıĢma da internetin doğuĢundan, hayatımızda adım adım nasıl yer edindiğine ve internet kullanımında tüketicilerin davranıĢlarındaki değiĢikliklerin nelerden kaynaklı olduğuna değinilmiĢ ve tüketicilerin internet ... -
Üniversite Öğrencilerinin Yurtları Tercih Etme Nedenlerinin Lojistik Regresyon Analizi İle Belirlenmesi: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Örneği
Yüksel, Nurşen (Sivas Cumhuriyet Üniversitesi-Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019)Barınma ihtiyacı yüzyıllar boyunca insanın en temel gereksinimlerinden biri olmuştur. Barınma yeri güvenlik ve sağlık gereksinimlerini karşılayan ve bunun yanı sıra kişisel, sosyal ve psikolojik gelişimide etkileyen ...