Geri Dön

Determination appropriate non-linear regression methods to modeling of dependent variable based on count data in the small data set

Sayıma dayalı olarak elde edilen küçük veri kümelerinde bağımlı değişkenin modellenmesinde uygun doğrusal olmayan regresyon modelinin belirlenmesi

  1. Tez No: 482576
  2. Yazar: GAMZE SOYCAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. ABDULLAH YEŞİLOVA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  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: 61

Özet

Exact Poisson regresyonu, asimptotik sonuçlara bağlı olmadığından dolayı ve küçük örneklemlerde daha doğru sonuçlar sağladığı için Poisson regresyon esaslı bilinen standart en çok olabilirlik yöntemine bir alternatiftir. Exact Poisson regresyon parametrelerinin yeterli istatistiklerinin koşullu dağılımlarını kullanarak model parametrelerini tahmin etmektedir. Elde edilen parametre tahminleri koşullu en çok olabilirlik tahminleri olarak bilinmektedir. Koşullu en çok olabilirlik tahminler yeterli istatistiklerin koşullu dağılımını kullandığı için küçük veri setlerin analizinde exact test olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada, 2009-2012 yılları arasında yedi farklı bölgede, rüşvet nedeniyle hüküm giyen bireylerin sayısı bağımlı değişken olarak alınarak exact Poisson ve Poisson regresyonlarının performansları incelenmiştir. Tam veri seti üzerinde yıllar bazında silme işlemi yapılarak, sırasıyla Poisson ve exact Poisson regresyonlarının uygulaması yapılmıştır. Örneklem boyutu küçük olduğunda, Poisson regresyonu sonucu elde edilen regresyon katsayılarının büyük standart hataya sahip olduğundan dolayı parametrelere ilişkin geniş güven aralıklarının oluşmasına neden olmuştur. Sonuç olarak, bağımlı değişkene ait gözlemlerin küçük olması durumunda exact Poisson regresyonunun kullanılması, elde edilen sonuçların tutarlılığı açısından oldukça önemlidir.

Özet (Çeviri)

Exact Poisson regression is alternetive to Poisson regression based on maximum likelihhod method that offers more accurate inferences in small samples because it does not depend on asymptotik results. In theexact Poisson regression, parameter estimates are obtained using conditional distributions of the parameters sufficient stattistics. Here, parameter estimates are konown as conditional maximum likelihhod. Conditional maximum likelihhod based on conditional distributions of the parameters sufficient stattistics are also konwn exact test in small samples.. In this study, the number of individuals convicted for bribery is taken as the dependent variable in the model for seven different regions between the years 2009-2012, and then performances of the exact Poisson and Poisson regressions were compared. In this study,estimation of exact Poisson and Poisson regressions were obtained after deletionon by according to annual on the full data set. There were wide confidence intervals of the parameters since The obtained coefficients of regression using Poisson regression model have large standard errors. As a result, using exact Poisson regression in the case of small observations of the dependent variable is very important in terms of the consistency of the obtained results.

Benzer Tezler

  1. Akarsulardaki askı maddesi miktarının kara kutu modeliyle belirlenmesi

    Determination of rivers' suspended sediment load by black box model

    MURAT ALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEREM CIĞIZOĞLU

  2. Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile otomobil satış tahmininin yapılması ve zaman serileri analizi ile karşılaştırılması

    Forecasting automobile sales using artificial neural networks and machine learning and comparison with time series analysis

    BEYZA KURTGERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU

  3. Afet bölgesinde yer alan kentlerde PM10 ve SO2 düzeylerindeki değişimlerin incelenmesi

    Analysis of changes in PM10 and SO2 levels of cities in the disaster area of Turkiye

    ALİ OZAN KURUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHAN KAHYA

  4. Konut projelerinde ön tasar aşamasında, maliyet tahmini için bir model

    A Model for cost estimation of housing projects in pre-design process

    FULDEN BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İMRE ORHON

  5. Regresyonda kalıntı (residual) analizi

    Başlık çevirisi yok

    SUAT ŞAHİNLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA AKAR