Sayma verileri için regresyon modellerinin karşılaştırlması üzerine bir uygulama
An application on a comparison of regression models for count data
- Tez No: 493638
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜLYA OLMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Sayma değerli değişkenlerin bulunduğu veri setlerinde sıfır değerlerin ağırlık gösterdiği durumlar ortaya çıkabilmektedir. Bu tür verilerin analizinde doğrusal regresyon yöntemleri kullanmak hatalı sonuçlar vereceğinden sıfır değerleri dikkate alan Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon, Sıfır Değer Ağırlıklı Poisson Regresyon ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Regresyon alternatif yöntemler olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, dört yöntem detaylı olarak incelenmiştir. Bir hizmet sektöründe çalışan personelin müşterilerden şikâyet alma sayısını cinsiyet, yaş, eğitim durumu ve tecrübe değişkenlerinin etkilediği düşünülmektedir. Sıfır değer ağırlıklı yöntemleri değerlendirmek için bu sayım verisi analiz edilmiştir. Ayrıca, Akaike Bilgi Kriteri, Log-Olabilirlik ve Vuong test istatistiği veri setleri için en uygun regresyon modellerini değerlendirmek için kullanılmıştır. Uygulamada 2016 yılı ve her ayı için hangi modelin uygun olduğu tespit edilmiş ve bu modellere ait parametre tahminlerine ilişkin yorumlamalar yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In some cases, zero values are inflated in sets of variables which are obtained using count data. In the analysis of such data, because using linear regression methods gives incorrect results, alternative methods which are Poisson Regression, Negative Binom Regression, Zero Inflated Poisson Regression and Zero Inflated Negative Binom Regression are used for consideration of zero inflated values. In this study, four methods are examined in detail. It is considered that the number of complaints received from customers in any service sector is influenced by gender, age, education and experience variables. These data are analyzed to assess zero-inflated procedures. Also, Akaike Information Criterion, Log-Likelihood and Vuong test statistics are used to evaluate the regression models. In practice, it is determined which model is suitable for each month of 2016 and the year 2016 and interpretations are made about parameter estimations of appropriate models.
Benzer Tezler
- Using machine learning techniques to enhance teaching and performance prediction of students with autism spectrum disorders
Yapay öğrenme yöntemleri ile otizm spektrum bozukluğu olan öğrencilerin öğretiminin ve öğretim performansı tahmininin iyileştirilmesi
AKRAM M.M. RADWAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Yoğuşturucularda iki fazlı akış mekanizmalarının ve ısı geçişinin farklı eğim açılarında teorik ve deneysel analizi
Theoretical and experimental investigation of two-phase flow mechanism and heat transfer in condensers under different inclination angle
GÖKHAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2013
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. NURDİL ESKİN
- Mera vejetasyon etüt metotlarının karşılaştırılması
Comparison of rangeland vegetation measurement methods
ŞERAFETTİN ÇAKAL
- İvesi koyunlarında laktasyon süt verimlerinin çoklu doğrusal regresyon ve yapay sinir ağı modelleriyle karşılaştırılmalı incelenmesi
Comparative investigation of lactation milk yield in Awassi sheep by multiple linear regression and artificial neural network models
NİZAMETTİN YÜCEDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikAnkara ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL
- Sayma verileri için sıfır yığılmalı modellerin karşılaştırılması
Comparing zero-inflated models for count data
MUHAMMED FATİH TÜZEN