Poisson regresyon tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of poisson regression estimation methods
- Tez No: 341495
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ÖNDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Poisson regresyon, Genelleştirilmiş doğrusal modeller, En çok olabilirlik, Poisson regression, Generalized linear models, Maximum likelihood.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Yarı parametrik regresyon modellerinde tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Üreme sağlığı alanında bir uygulama
Başlık çevirisi yok
ALİ GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA TÜRKAN
- 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
2016
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET ORHAN
- Türkiye'de sigara tüketiminin sayıma dayalı regresyon modelleri ve makine öğrenmesi teknikleri ile tahmini
Estimation of cigarette consumption in Turkey using count-based regression models and machine learning techniques
ELİFSU ÜTÜK
- Farklı veri yapılarında uzaklık temelli regresyon modellerinin incelenmesi
Examination of distance based regression methods for different data structures
BURCU KURNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZoolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÖNDER
- Sigorta hasar tutarının kestiriminde tweedie bileşik poisson modeli: Aşırı yayılım modellemesi
Tweedie compound poisson model in predicting insurance claim cost: Overdispersion modelling
BUSE CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
SigortacılıkAnkara ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FURKAN BAŞER