Geri Dön

Sayıma dayalı elde edilen verilerin modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı genelleştirilmiş poisson regresyonunun kullanılması

Using zero- inflated generalized poisson regression model in analysis of zero- inflated count data

  1. Tez No: 433103
  2. Yazar: SÜLEYMAN SOYGÜDER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 45

Özet

Bu çalışmada amacı, sayıma dayalı olarak elde edilen akar sayımlarının modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı genelleştirilmiş Poisson regresyonunun uygulanması amaçlanmıştır. Sıfır değer ağırlıklı Poisson regresyonunda, ortalama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım olmak üzere üç parametre söz konusudur. Çalışmada, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım oldukça geniş bir aralıkta değişmiştir. Bununla birlikte aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım akar sayımı üzerinde önemli bir etkiye sahip oldukları saptanmıştır (p < 0.01). Çalışmadaki tüm bağımsız değişkenlerin akar sayımı üzerine olan etkileri, istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p < 0.05). Elde edilen sonuçlar, akar sayımları bakımından bölgeler ve varyeteler arası farklılık istatistiksel olarak önemli bulunmuşlardır (p < 0.01). Uyum ölçütleri, olabilirlik oran ve Voung istatistiklerine göre ZIGP'in en iyi model olarak saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study was to use for zero-inflated generalized Poisson regression in the modelling of mite numbers based on count data. The results of zero-inflated generalized Poisson regression; as mean regression, overdispersion and zero-inflated regression were determined in three parameters. It was obtained that 36% (130 observations) of the total numbers of mite had zero values. The overdispersion and zero-inflated parameter levels range was obtained to be quite high. However, it was found that zero-inflated data and overdispersion had an important effect on mite counts (p < 0.01). The effects of region, month, year, varieties, temperature and humidity were found to be statistically significant on mite counts (p < 0.05). The results showed that the differences among regions and varieties regarding the mite counts were statistically significant (p < 0.01). ZIGP is determined to be best model according to Voung statistics, likelihood ratio and information criteria.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Yüzüncü Yıl Üniversitesi e-posta trafiğinin sıfır değer ağırlıklı regresyon yöntemleri kullanılarak incelenmesi

    Investigation of e-mail traffic of Yüzüncü Yil University using zero-inflated regression models

    YILMAZ KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA

  3. District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  5. Dalga enerjisi potansiyelinin makro ve mikro ölçekte çıkarılması

    Macro and micro scale modeling of wave energy potential

    YASIN ABDOLLAHZADEHMORADI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER