Geri Dön

Poisson regresyon tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of poisson regression estimation methods

  1. Tez No: 341495
  2. Yazar: MÜSLÜME MEMİŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ÖNDER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Poisson regresyon, Genelleştirilmiş doğrusal modeller, En çok olabilirlik, Poisson regression, Generalized linear models, Maximum likelihood.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Çoğu bilimsel çalışmanın amacı bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi matematiksek modellerle açıklayarak, bu modellerin kullanılması ile geleceğe yönelik tahminler elde etmektir. Sayıma dayalı olarak elde edilen verilerin analizinde Poisson regresyon modeli pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, Poisson regresyon analizinde tahmin yöntemlerinden; Poisson en çok olabilirlik tahmin yöntemi ve genelleştirilmiş doğrusal modeller tahmin yöntemlerinin karşılaştırılarak hangi yöntemin daha uygun olduğu konusunda araştırmacılara yol göstermek amacıyla yapılmıştır. Yöntemlerin karşılaştırılması için 100, 500 ve 1000 örnek büyüklüklerinde yapay veri kullanılmıştır. Yapılan bu çalışmada sonuç olarak kulanılan parametre tahmin yöntemleri arasında uyum iyiliği bakımından farklılık olmadığı tespit edilmiştir. Ancak, en çok olabilirlik tahmin edicisinin ürettiği standart hata değerlerinin daha yüksek olmasından dolayı genelleştirilmiş doğrusal modeller yöntemin daha güvenilir olduğu ve küçük örnek büyüklüklerinde de daha güvenilir tahmin yapabildiği bulunmuştur. Sonuç olarak, Poisson regresyon analizinde genelleştirilmiş doğrusal modeller yönteminin kullanılması önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of many scientific studies is to explain relationships between response variable and explanatory variables with mathematical models and to acquire prudential predictions with these models. Poisson regression models are commonly usedfor analyzing the data based on counting processes. This study aimed to guide the researchers for determining appropriate Poisson regression estimation method (Poisson Maximum Likelihoodand Generalized Linear Model). In comparison of methods, artificial data were used with sample size of 100, 500 and 1000. It was concluded that there were no differences among parameter estimation methods in terms of goodness of fit. However, it was detected that generalized linear models method was more reliable than maximum likelihood method because maximum likelihood estimator produced high standard error for the parameters. In addition, generalized linear models were more reliable for small sample sizes because of estimated lover standard errors. As a result, it was suggested that generalized linear models should be used in Poisson regression analysis.

Benzer Tezler

  1. Farklı algoritma yöntemleriyle tahmin edilen poisson regresyon model parametrelerinin karşılaştırılması

    Comparison study of the poisson regression model parameters estimated with different algorithm methods

    WALEED AHMED HASSEN AL-NUAAMI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET ORHAN

  2. Klinik araştırmalarda poisson regresyon ve negatif binomiyal regresyon yöntemlerinin kullanımı

    Başlık çevirisi yok

    ÖZGE ADALITAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN

  3. Statistical measures of evaluate and compare predictive quality of compound poisson software reliability estimation methods

    Başlık çevirisi yok

    SEDAT ÇAPAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU

  4. Farklı veri yapılarında uzaklık temelli regresyon modellerinin incelenmesi

    Examination of distance based regression methods for different data structures

    BURCU KURNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ZoolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ÖNDER