Research Article

Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi

Volume: 23 March 1, 2019
EN TR

Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi

Abstract

Birçok bilimsel çalışmada sayım verisi olarak adlandırılan negatif olmayan tamsayı değerleri alan nicel veriler kullanılmaktadır. İstatistiğin en temel analiz yöntemlerinden biri olan regresyon analizi kapsamında da sayım verileri oldukça sık kullanılmaktadır. Bağımlı değişkenin tamsayı ile ifade edilebildiği regresyon modelleri sayım modelleri olarak tanımlanır. Bu çalışmada sayım modelleri kapsamında model seçimi incelendi. Sayım modellerinde model seçimi için klasik seçim yöntemleri ve PSO algoritması kullanıldı. Uygulamalar hem simülasyon hem de gerçek veriler üzerinde yapıldı. Sonuç olarak klasik yöntemlerle kıyaslandığında PSO algoritmasının, modeldeki değişken sayısı arttıkça ve bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon değerleri yükseldikçe daha iyi sonuçlar verdiği ve sayım modelleri için PSO algoritmasının değişken seçiminde alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.

Keywords

References

  1. [1] George, E. I. 2000. The variable selection problem. Journal of the American Statistical Association, 95(2000), 1304-1308.
  2. [2] Bozdogan, H. 2004. Intelligent statistical data mining with information complexity and genetic algorithms. Statistical data mining and knowledge discovery(2004), 15-16.
  3. [3] Lee, K. Y., & El-Sharkawi, M. A. 2008. Modern heuristic optimization techniques: theory and applications to power systems. John Wiley & Sons.
  4. [4] Drezner, Z., Marcoulides, G. A., & Salhi, S. 1999. Tabu search model selection in multiple regression analysis. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 28(1999), 346-367.
  5. [5] Örkcü, H. H. 2013. Subset selection in multiple linear regression models: a hybrid of genetic and simulated annealing algorithms. Applied Mathematics and Computation, 23(2013), 11018-11028.
  6. [6] Pacheco, j., Casado, S., & Nunez, L. A. 2009. Variable selection method based on Tabu search for logistic regression models. European Journal of Operational Research, 199(2009), 506-511.
  7. [7] Unler, A., & Murat, A. 2010. A discrete particle swarm optimization method for feature selection in binary classification problems. European Journal of Operational Research, 206(2010), 528-539.
  8. [8] Sakate, D. M., Kashid, D. N., & Shirke, D. T. 2011. Subset Selection in Poisson Regression. Journal of Statistical Theory and Practice, 5(2011), 207-219.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Haydar Koç
Türkiye

Tuba Koç *
Türkiye

Emre Dünder This is me
Türkiye

Publication Date

March 1, 2019

Submission Date

June 25, 2018

Acceptance Date

January 29, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 23

APA
Koç, H., Koç, T., & Dünder, E. (2019). Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23, 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178
AMA
1.Koç H, Koç T, Dünder E. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. J. Nat. Appl. Sci. 2019;23:76-83. doi:10.19113/sdufenbed.436178
Chicago
Koç, Haydar, Tuba Koç, and Emre Dünder. 2019. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi Ile Sayım Modelleri Için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 (March): 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178.
EndNote
Koç H, Koç T, Dünder E (March 1, 2019) Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 76–83.
IEEE
[1]H. Koç, T. Koç, and E. Dünder, “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”, J. Nat. Appl. Sci., vol. 23, pp. 76–83, Mar. 2019, doi: 10.19113/sdufenbed.436178.
ISNAD
Koç, Haydar - Koç, Tuba - Dünder, Emre. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi Ile Sayım Modelleri Için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 (March 1, 2019): 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178.
JAMA
1.Koç H, Koç T, Dünder E. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. J. Nat. Appl. Sci. 2019;23:76–83.
MLA
Koç, Haydar, et al. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi Ile Sayım Modelleri Için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 23, Mar. 2019, pp. 76-83, doi:10.19113/sdufenbed.436178.
Vancouver
1.Haydar Koç, Tuba Koç, Emre Dünder. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. J. Nat. Appl. Sci. 2019 Mar. 1;23:76-83. doi:10.19113/sdufenbed.436178

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.