Aşırı ve az yayılımlı sayım verileri için regresyon modellerinin karşılaştırılması
Comparison of regression models for over- and under-dispersed count data
- Tez No: 718932
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM ALPU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki nedensel ilişkiyi belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. Regresyon analizi, sayım verileri olmak üzere çeşitli veri türleri için kullanılabilir. Sayım verileri, gerçek yaşamda çeşitli durumlarda çok sık bulunan bir veri türüdür. Sayım verilerini analiz etmek için en sık kullanılan regresyon analizi Poisson regresyondur. Varyansın ortalamadan büyük olduğu sayım verilerinde genellikle bir aşırı yayılım problemi söz konusu olurken, varyansın ortalamadan daha küçük olduğu durumda da az yayılım söz konusudur. Bu çalışmada, sayım verisindeki aşırı yayılım ve az yayılım probleminin çözmek için Conway-Maxwell Poisson regresyonu ve genelleştirilmiş Poisson regresyonu kullanılmıştır. Çalışmada, Conway-Maxwell Poisson regresyonunun ve genelleştirilmiş Poisson regresyonunun sayım verilerinde aşırı yayılım ve az yayılımın performanslarını belirlemek için simülasyon çalışması ve gerçek bir veri setinde bir uygulaması yapılacaktır. Çalışmanın sonunda Conway-Maxwell Poisson regresyon modeli ve genelleştirilmiş Poisson regresyon modeli için AIC ve BIC kriterleri sayım verilerinde aşırı yayılım ve az yayılımın üstesinden gelmede hangi modelin daha iyi olduğunu bulmak amacıyla karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
Regression analysis is a method used to determine the causal relationship between one dependent variable and one or more independent variables. Regression analysis can be used for various types of data, one of which is count data. Count data is one type of data that is very often run into various cases in real life. The regression analysis commonly used to analyze the count data is Poisson regression. The count data often can have an overdispersion problem, where the variance is greater than the mean, or underdispersion problem, where the variance is smaller than the mean. In this thesis, researcher use two methods, namely Conway-Maxwell Poisson regression and Generalized Poisson regression to overcome the problem of overdispersion and underdispersion in the count data. This study will simulate the performance of the Conway-Maxwell Poisson regression and Generalized Poisson regression for overdispersed or underdispersed count data. At the end of the thesis, the researcher will compare which model is better at overcoming overdispersion and underdispersion in terms of AIC and BIC criteria in the count data.
Benzer Tezler
- Poisson regresyon ve bir uygulama
Poisson regression and an application
GİZEM AÇIKYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTEN YİĞİTER
- Aşırı öğrenme makineleri ile beta talasemi ve demir eksikliği anemisinin ayırt edilmesi
Discrimination of β-thalassemia and iron deficiency anemia through extreme learning machine and regularized extreme learning machine based decision support system
BETÜL SAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER TUNCER
- Çaldıran Ovası ve çevresinde doğal ortam ile insan arasındaki ilişkiler
Başlık çevirisi yok
RIFKI SINDIR
- Van Gölü sahil şeridindeki zooplankton populasyon yoğunluğu değişiminin doğrusal olmayan regresyon yöntemleri kullanılarak incelenmesi
Using the poisson and negative binomial regression modeling of zooplankton aquatic insect counts
SUNA ERDİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- Ayvalık-Altınova-Dikili ovaları ve çevresinin uygulamalı jeolojisi
Başlık çevirisi yok
NİLGÜN YILDIZER