Year 2013, Volume 1 , Issue 2, Pages 0 - 0 2013-10-01

APPLICATION OF GENERALIZED POISSON MIXED MODEL FOR OVERDISPERSED COUNT DATA ON AIR  POLLUTION
AŞIRI YAYILIMLI VERİLER İÇİN GENELLEŞTİRİLMİŞ POİSSON KARMA MODELLERİN HAVA KİRLİLİĞİ ÜZERİNE BİR UYGULAMASI

Haydar KOÇ [1] , M. ali CENGİZ [2] , Tuba KOÇ [3] , Emre DÜNDER [4]


Many  studies  often  involve  the  analysis  of  count  data,  such  as  the  number  of  hospitalizations caused  by  air  pollution,  where  Poisson  Regression  PR   is  the  Standard  basic  technique.  However, overdispersion  is  widely  seen  in  this  regression  model.  Overdispersion  in  this  model  occurs  when  the response variance is greater than the mean. This may cause standard errors of the estimates to be deflated or  underestimated.  The  Generalized  Poisson Regression  GPR   model  is  used  to  model  dispersed  count data to handle the overdispersion problem. In this study, we focus on Generalized Poisson Mixed Model for Overdispersed Count Data with real data set.
Poisson regresyonu kullanılmış en temel tekniktir. Poisson regresyonu kullanılmış en temel tekniktir. Bununla birlikte çoklu yayılım çok sık görülen bir durumdur. Poisson regresyon modelinde çok yayılımlı bağımlı değişkeninin değişkeni ortalamasında ortaya çıkarmaktadır. Bu durum tahminlerin standart hatalarının olduğundan daha düşük çıkmasına neden olmaktadır. Genelleştirilmiş Poisson Regresyon 􁈺GPR􁈻 modeli aşırı yayılım problemini giderebilmek için sayımlaştırıcı modellenmesinde kullanılır. GPR modelinde üzerinde duruldu
Other ID JA68BR24PP
Journal Section Research Article
Authors

Author: Haydar KOÇ

Author: M. ali CENGİZ

Author: Tuba KOÇ

Author: Emre DÜNDER

Dates

Publication Date : October 1, 2013

APA Koç, H , Cengiz, M , Koç, T , Dünder, E . (2013). AŞIRI YAYILIMLI VERİLER İÇİN GENELLEŞTİRİLMİŞ POİSSON KARMA MODELLERİN HAVA KİRLİLİĞİ ÜZERİNE BİR UYGULAMASI . International Anatolia Academic Online Journal Sciences Journal , 1 (2) , 0-0 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/iaaojf/issue/32114/356048