Longitudinal analysis of terror incidents: A comparisonof count models
Terör olaylarının uzunlamasına analizi: Sayım modellerinin karşılaştırılması
- Tez No: 972906
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM İLK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, ülkeler düzeyinde yıllık terör saldırı sayılarını içeren uzunlamasına sayım verilerinin analizini amaçlamaktadır. Veri seti dağılımsal yapısı gereği aşırı sıfır ve aşırı varyans gibi özellikler içermekte olup, bu durum klasik Poisson modellerinin yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Çalışmada hem nüfus ortalamasına dayalı etkileri inceleyen marjinal modeller (Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri; GEE) hem de ülkeye özgü farklılıkları dikkate alan rassal etkili modeller (Genelleştirilmiş Lineer Karışık Modeller; GLMM) kullanılmıştır. Ayrıca, verideki yapısal özelliklerin daha doğru biçimde modellenmesi amacıyla Negatif Binom (NB), Sıfır-Enflasyonlu Poisson (ZIP), Sıfır-Enflasyonlu Negatif Binom (ZINB) ve Hurdle modelleri de kullanılmıştır. Bu modeller sayesinde, hem aşırı sıfırların hem de varyansın ortalamadan büyük olmasının yol açtığı sorunlara karşı daha güvenilir tahminler elde edilmesi hedeflenmiştir. Terör olayları, nüfus, GSYH, işsizlik, kentsel nüfus oranı ve yönetişim göstergeleri gibi sosyoekonomik değişkenlerle ilişkilendirilerek modeller performans ölçütleri açısından karşılaştırılarak en iyi tahmin modelinin seçilmesi hedeflenmiştir. Bulgular, yönetişim, nüfus ve zaman eğilimlerinin terörizm seviyelerini tutarlı bir şekilde tahmin ettiğini, GSYH, işsizlik ve kentleşmenin etkilerinin ise değişkenlik gösterdiğini göstermektedir. GLMM'ler, gözlemlenemeyen heterojenliği yakalama kabiliyetleri sayesinde GEE'den daha iyi performans göstermiştir. Sıfır şişirmeli ve Hurdle modelleri, aşırı sıfırları ve aşırı yayılımı etkili bir şekilde ele almıştır. Bunlar arasında, Poisson ve Sıfır şişirmeli Poisson GLMM'ler, RMSE ve MAE değerlerine göre en iyi tahmin doğruluğunu gösterirken, Negatif Binom modelleri AIC ve BIC değerlerine göre üstün model uyumu sağlamıştır. Hurdle modelleri, saldırı oluşumunun ve sıklığının belirleyicilerini daha da netleştirmiştir.
Özet (Çeviri)
This study aims to analyze longitudinal count data comprising the annual number of terrorist incidents across countries. Due to its structure, the dataset exhibits characteristics such as overdispersion and excess zeros, which limit the applicability of classic Poisson models. The study employs both marginal models (Generalized Estimating Equations; GEE), which examine population-averaged effects, and random effects models (Generalized Linear Mixed Models; GLMM), which account for country-specific heterogeneity. Furthermore, to better capture the structural properties of the data, models such as Negative Binomial (NB), Zero-Inflated Poisson (ZIP), Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB), and hurdle models are utilized. These models aim to provide more robust estimates by addressing the challenges posed by excess zeros and high variability. By associating terrorism incidents with socioeconomic variables such as population, GDP, unemployment, urban population ratio, and governance indicators, this study compares model performances to determine the most accurate predictive model. The findings show that governance, population, and time trends consistently predict terrorism levels, while the effects of GDP, unemployment, and urbanization vary. GLMMs outperformed GEE due to their ability to capture unobserved heterogeneity. Zero-inflated and hurdle models effectively handled excess zeros and overdispersion. Among these, Poisson and Zero-inflated Poisson GLMMs demonstrated the best predictive accuracy according to RMSE and MAE values, while Negative Binomial models provided superior model fit based on AIC and BIC values. Hurdle models further refined the determinants of attack occurrence and frequency.
Benzer Tezler
- Betonarme bir binanın çift kolon kaybı sonrası ilerlemeli göçme davranışının incelenmesi
Investigation of progressive collapse behavior of a reinforced concrete building following double column loss
TAYLAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN DEMİR
- Gemi insanlarında narsisizm,duygu düzenleme güçlüğü ve yaşam doyumu arasındaki ilişkinin incelenmesi
Examination of the relationships between narcissism, emotion regulation difficulty and life satisfaction among seafarers
SEYİTHAN KAÇMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAYRAM BARIŞ KIZILSAÇ
- Behaviour and modelling of reinforced concrete structures subjected to impact loads
Betonarme yapıların darbe yüklerine karşı davranışı ve modellenmesi
SELÇUK SAATCI
Doktora
İngilizce
2007
İnşaat MühendisliğiUnıversıty Of Torontoİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FRANK J VECCHIO
- The Islamic State between facts and exaggeration & the role of U.S. intelligence and secretive agencies in the war against terrorist organizations
İŞİT gerçekler ve abartılar arasında ve terör organızasyonları karşısında savaşta ADB istihbarat ve gizli kuruluşların rolü
JIHANE GHARYENI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Siyasal BilimlerHasan Kalyoncu ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KESER
- Boylamsal ölçmelerde varyansa ve örtük sınıf değişimine dayalı yöntemlerin karşılaştırılması: Boylamsal bilişsel tanı modeli çalışması
Comparison of methods based on variance and latent class change in longitudinal measurements: Longitudinal cognitive diagnostic model study
SEHER ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHSİN OĞUZ BAŞOKÇU