Geri Dön

Sayma verileri için regresyon modellerinin karşılaştırlması üzerine bir uygulama

An application on a comparison of regression models for count data

  1. Tez No: 493638
  2. Yazar: ASLI GİZEM KARACA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜLYA OLMUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. 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

    Türkçe

    2013

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. NURDİL ESKİN

  3. Mera vejetasyon etüt metotlarının karşılaştırılması

    Comparison of rangeland vegetation measurement methods

    ŞERAFETTİN ÇAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    ZiraatAtatürk Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ KOÇ

  4. 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

    Türkçe

    2019

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL

  5. Sayma verileri için sıfır yığılmalı modellerin karşılaştırılması

    Comparing zero-inflated models for count data

    MUHAMMED FATİH TÜZEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ERBAŞ