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] George, E. I. 2000. The variable selection problem. Journal of the American Statistical Association, 95(2000), 1304-1308.
- [2] Bozdogan, H. 2004. Intelligent statistical data mining with information complexity and genetic algorithms. Statistical data mining and knowledge discovery(2004), 15-16.
- [3] Lee, K. Y., & El-Sharkawi, M. A. 2008. Modern heuristic optimization techniques: theory and applications to power systems. John Wiley & Sons.
- [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] 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] 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] 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] 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
Publication Date
March 1, 2019
Submission Date
June 25, 2018
Acceptance Date
January 29, 2019
Published in Issue
Year 2019 Volume: 23