Tweedıe regresyonuna ilişkin bir uygulama
An application of tweedie regression
- Tez No: 932072
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyometri ve Genetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, bağımlı değişkenin sayıma dayalı olarak elde edilmesi durumunda Poisson, negatif binomial, tweedie, gamma ve ters Gaussian doğrusal olmayan regresyonlarının performansları karşılaştırılmıştır. Model uyum ölçütlerine göre veri setini en iyi açıklayan model gamma regresyonu olmuştur. Bu modeli negatif binomial regresyon takip etmiştir. Bu duruma özellikle sıfır gözlemlerin çok fazla sayıda olması etkili olmuştur. Sıfır gözlemlerinin farklı oranlarına göre bu doğrusal olmayan regresyon modellerinin etkinliği de değişmektedir. Aşırı yayılım 16.127 olarak elde edilmiştir. Hem sıfır yayılım hem de aşırı yayılım Poisson regresyonundaki model uyum ölçütlerinin daha büyük çıkmasına neden olmuştur. Aşırı yayılım ve sıfır yayılımdan dolayı en çok olabilirlik parametre tahminleri farklılık göstermiştir. Bu çalışmada tweedie dağılımı ve regresyonu incelenerek diğer regresyon modelleri arasındaki ilişkileri ortaya konmuştur. Tweedie regresyonu hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modellerde kullanılmaktadır. Bu nedenle çok geniş bir kullanım alanına sahiptir.
Özet (Çeviri)
In this study, the performance of Poisson, negative binomial, Tweedie, gamma, and inverse Gaussian nonlinear regressions was compared when the dependent variable is obtained based on count data. According to the model fit criteria, the gamma regression was found to be the best model explaining the dataset, followed by the negative binomial regression. This was particularly influenced by the high number of zero observations. The effectiveness of these nonlinear regression models also varied depending on the different proportions of zero observations. Overdispersion was found to be 16.127. Both zero inflation and overdispersion led to higher model fit criteria values for the Poisson regression. Due to overdispersion and zero inflation, parameter estimates for the likelihood function showed the most differences. In this study, the Tweedie distribution and regression were examined to reveal their relationships with other regression models. Tweedie regression is used in both linear and nonlinear models, making it highly versatile with a wide range of applications.
Benzer Tezler
- Sigorta hasar tutarının kestiriminde tweedie bileşik poisson modeli: Aşırı yayılım modellemesi
Tweedie compound poisson model in predicting insurance claim cost: Overdispersion modelling
BUSE CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
SigortacılıkAnkara ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FURKAN BAŞER
- Pure premium estimation based on generalized linear models
Genelleştirilmiş doğrusal modellere dayalı saf prim tahmini
HIBA KALOUTI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK ALTAŞ
- Meta analizde güvenirlik katsayısı ve örneklem hata varyansıyla ağırlıklandırma yöntemlerinin etki büyüklüğü, heterojenlik ve yayın yanlılığına etkisi
The effect of weighting methods with reliability coefficient and sampling error variance on effect size, heterogeneity and publication bias in meta analysis
YILDIZ YILDIRIM GÖRGÜLÜ
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF TAN
- Fen eğitiminde hesaplamalı düşünme araştırmalarının incelenmesi: Bir meta-analiz çalışması
Analysis of computational thinking research in science education: A meta-analysis study
GÜLBİN KIYICI
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAVVA YAMAK
- Sürekli Bayesci ağlar için genelleştirilmiş lineer modeller yaklaşımı
Generalized linear models approach for continuous Bayesian networks
SELİN CEREN TURAN
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ