Geri Dön

Poisson ve negatif binom regresyon modelleri

Poisson and negative binomial regression models

PDF İndir

  1. Tez No: 573381
  2. Yazar: GİZEM GİRAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal regresyon, Lineer regresyon modelleri, Poisson regresyon analizi, Ridge regresyon, Yanlı regresyon tahmincileri, Çoklu lineer regresyon analizi, Çoklu regresyon, Çoklu regresyon analizi, Linear regression, Poisson regression analysis, Ridge regression, Biased regression estimators, Multiple linear regression analysis, Multiple regression, Multiple regression analysis
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, bilgi çağının bir sonucu olarak artan veri boyutuyla ihtiyaç duyulan gelişmiş tahmin modellerini içeren temel alanlardan biri olan regresyon analizi birçok disiplinde daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Çoğunlukla sürekli bir yanıt değişkeninin tahmin edilmesi amacıyla kullanılsa da söz konusu değişkenin kesikli ve sayılabilir değerler aldığı durumda kullanılan poisson ve negatif binom regresyon modellerine ilgi gitgide artmaktadır. Bu çalışmada sayım verilerinde yaygın olarak kullanılan, poisson ve negatif binom regresyon modelleri ve onların bol sıfırlı veriler için karşılık gelen modellerinin yanı sıra ridge ve Liu tahmin edici gibi yanlı tahmin edicilere dayanan modeller incelenmiştir. Bahsedilen modellerin teorik özelliklerinin yanı sıra gerçek bir veri seti üzerindeki performans karşılaştırmaları da yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında toplam on farklı model ele alınmıştır. Bu modellerin performans karşılaştırmaları Akaike bilgi kriteri, log olabilirlik değeri, rezidü kareler ortalaması ve rezidülerin ortalama mutlak hata değerleri gibi kriterlerle yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre bol sıfırlı negatif binom regresyon modeli en uygun model olarak bulunmuş ve bu modelin katsayı tahminleri elde edilmiştir. Katsayı tahminlerinin yanı sıra yorumları da detaylı olarak verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, regression analysis, which is one of the fundamental fields that includes advanced estimation models needed as with the increasing data sizeas a result of the information era, is used more extensively in many disciplines. Although regression analysis is mostly used to estimate a continuous response variable, poisson and negative binomial regression models are increasingly used when the response variable takes discrete and countable values. In this study, study, in addition to poisson and negative binomial regression models with their corresponding models for zero inflated data, which are commonly used in count data, models based on biased estimators such as ridge and Liu estimator, have been examined. In addition to the theoretical properties of the mentioned models, performance comparisons on a real data set have been also performed. A total of 10 different models have been studied within the scope of the study. The performance comparisons of these models have been made with criteria such as Akaike information criterion, log likelihood value, mean squared residuals, and mean absolute residuals. According to the results, zero inflated negative binomial regression model has been found as the most suitable model and coefficient estimation of this model has been obtained. Apart from the coefficient estimations, comments have been given in detail.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    974827

    Poisson ve negatif binom regresyon modellerinin otoregresif uzantılarıyla deniz kazası sayılarının zamansal modellenmesi: Türk boğazları örneği

    Temporal modeling of maritime accident counts using poisson and negative binomial regression models with autoregressive extensions: A case study of the Turkish straits

    ÖMER ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Gemi MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖYKÜM ESRA YİĞİT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN ÜNLÜGENÇOĞLU

  2. Tez No

    629370

    An application based on zero-inflated poisson and negative binomial regression models

    Sıfır değer ağırlıklı poisson ve negatif binom regresyon modelleri üzerine bir uygulama

    MOHAMAD ALNAKAWA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN İYİT

  3. Tez No

    430905

    Poisson regresyon ve bir uygulama

    Poisson regression and an application

    GİZEM AÇIKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEN YİĞİTER

  4. Tez No

    576728

    Sayma veri modelleri ve bir uygulama

    Count data regression an application

    GÖKNUR KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ

  5. Tez No

    752616

    Sayma verileri ile regresyon analizi ve talep verilerine uygulanması

    Regression analysis with counting data and its application to demand data

    DİCLEHAN ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TÜRKAY

Geri Dön