Poisson ters Gaussian regresyonuna ilişkin bir uygulama
An application of Poisson Gaussian regresssion
- Tez No: 875361
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu çalışmada akar sayımları üzerine etki eden ay, sıcaklık ve nem değişkenlerinin etkisini modellemek için Poisson, negatif binomial ve Poisson ters Gaussian regresyon modelleri kullanılmıştır. Bağımlı değişkendeki aşırı yayılımın yüksek olması Poisson regresyonun kullanılmaması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu durum hem Poisson model uyum istatistiklerine hem de parameter tahminleri ve önemlilik düzeylerine de yansımıştır. Bununla birlikte negatif binomial ve Poisson ters Gaussian regresyonlarının performansları benzerlik göstermiştir. Uyum ölçütleri bazında Poisson ters Gaussian regresyonu negatif binomial regresyona göre daha iyi çıkmıştır. Her iki regresyon modelinde parametre tahmin değerleri ve önemlilik düzeyleri parallelik göstermiştir. Çalışmada kullanılan her üç regresyon modeli birlikte değerlendirildiğinde aşırı yayılımın tahminler üzerinde ne kadar değişikliğe neden olduğu görülmüştür. İki model arasındaki fark kullandıkları dağılımlarıdır. Poisson ters Gaussian regresyonu negatif binomial regresyona benzemekle birlikte, bu iki model arasında bir fark vardır. Negatif binomial regresyon Poisson ve gamma dağılımlarının karışımı iken, Poisson ters Gaussian regresyonu ise Poisson ve ters Gaussian dağılımının karışımıdır. Bununla birlikte, bağımlı değişkendeki gözlemlerin farklı derecelerde silinmesi ile bu iki regresyon modelinin performanları karşılaştırılabilir.
Özet (Çeviri)
In this study, Poisson, negative binomial and Poisson inverse Gaussian regression models were used to model the effect of month, temperature and humidity variables on mite counts. It was concluded that Poisson regression should not be used due to the high over-spread in the dependent variable. This is reflected in both Poisson model fit statistics and parameter estimates and significance levels. However, the performance of negative binomial and Poisson inverse Gaussian regressions were similar. The Poisson inverse Gaussian regression performed better than the negative binomial regression in terms of fit measures. The parameter estimation values and significance levels of both regression models were parallel. When all three regression models used in the study are evaluated together, it is seen how much change the over-spread causes on the estimates. The difference between the two models is the distributions they use. Poisson inverse Gaussian regression is similar to negative binomial regression, but there is a difference between these two models. While negative binomial regression is a mixture of Poisson and gamma distributions, Poisson inverse Gaussian regression is a mixture of Poisson and inverse Gaussian distributions. However, the performances of these two regression models can be compared with different degrees of deletion of observations in the dependent variable.
Benzer Tezler
- Poisson regresyon çözümleme teknikleri
Poisson regression analysis methods
İLKNUR ÖZMEN
Doktora
Türkçe
1998
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TATLIDİL
- Determining policy premiums in automobile insurance by use of count data models
Sayma verileri kullanarak araç sigortası poliçe primlerinin belirlenmesi
ABBAS DÜNDAR
Doktora
İngilizce
2011
Aktüerya BilimleriMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN DAVUTYAN
- Bazı istatistiksel modeller için Smooth uyum iyiliği testleri
Smooth goodness of fit tests for some statistical models
DENİZ ÖZONUR
- Poisson denklemi için ters kaynak probleminin çözümüne yapay sinir ağları ile yaklaşım
On the inverse source problem of the poisson equation via artificial neural networks
MELEK YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ
- Öz-benzerliğin değerlendirilmesinde yeni yaklaşımlar ve IPv6 paket trafiğinin karakterizasyonu
Novel aproaches to the evaluation of self-similarity and IPv6 packet traffic characterization
ALİ GEZER
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ