POISSON REGRESSION AND APPLICATION TO MARRIAGE STATISTICS

Year 2022, Volume: 21 Issue: 41, 55 - 67, 28.06.2022

Ozan Altunbaş , Özlem Deniz Başar

https://doi.org/10.55071/ticaretfbd.990732

Cited By: 1

Abstract

Dependent variables in regression analyzes may show normal distribution but may have two values. Data sets are created by measuring the conditions of dependent variables quantitatively or qualitatively. There are various methods for evaluating and modeling the data in these groups. One of these methods is the poisson regression model. In the research, the number of marriages in Turkey, the average age of marriage and the factors affecting them are examined. In this context, the marriage data that took place in Turkey between the years 2001-2010 are analyzed from TUIK. In analysis, number of marriages was accepted as the dependent variable, age and years of marriage as the independent variable. As a result of the analyzes, it has been determined that the age group with the highest number of marriages for men between the years 2001-2010 is the 25-29 age group, and the 20-24 age group for women.

Keywords

Generalized linear models, Poisson regression model, Marriage

POISSON REGRESYON VE EVLİLİK İSTATİSTİKLERİNE UYGULANMASI

Abstract

Regresyon analizlerinde bağımlı değişkenler normal dağılım gösterebilmekle birlikte iki değere sahip olabilirler. Bağımlı değişkenlere ilişkin durumlar nicel veya nitel olarak ölçümlenmesiyle veri setleri oluşturulur. Söz konusu gruplar içerisinde yer alan verilerin değerlendirilmesi ve modellenmesi için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu yöntemlerden birisi ise poisson regresyon modelidir. Araştırmada Türkiye’de gerçekleşen evlilik sayıları, ortalama evlilik yaşı ve bunlara etken unsurlar incelenmektedir. Bu bağlamda TÜİK’ten 2001-2010 yılları arasında Türkiye’de gerçekleşen evlilik verileri analiz edilmektedir. Verilerin analizinde evlilik sayısı bağımlı değişken olarak, yaş ve evliliğin gerçekleştiği yıllar ise bağımsız değişken olarak kabul edilmiştir. Analizler sonucunda 2001-2010 yılları arasında erkeklerde en çok evlilik sayısının gerçekleştiği yaş grubunun 25-29 yaş grubu olduğu, kadınlarda ise 20-24 yaş grubu olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Genelleştirilmiş doğrusal modeller, Poisson regresyon modeli, Evlilik

References

• Agresti, A. (2015). Foundations of linear and generalized linear models. John Wiley & Sons.
• Altunbaş, O. (2022). Poisson regresyon analizi ve Türkiye’deki evlilik istatistiklerine uygulanması. [Yüksek Lisans Tezi]. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İstanbul.
• Aydemir, E. (2011). Evlilik mi evcilik mi? Erken ve zorla evlilikler: Çocuk gelinler. Uluslararası Stratejik Araştırmalar Kurumu. Uşak.
• Benz, L.S. & Lopez, M.J. (2021). Estimating the change in soccer’s home advantage during the Covid-19 pandemic using bivariate Poisson regression. AStA Advances in Statistical Analysis: A Journal of the German Statistical Society. 1-28.
• Booth, A. & Edwards, J.N. (1985). Age at marriage and marital instability. Journal of Marriage and the Family, 47(1), 67-75. Bumpass, L.L. & Sweet, J.A. (1972). Differentials in marital instability: 1970. American Sociological Review, 37(6), 754-766.
• Cameron, A.C. & Trivedi, P.K. (2013). Regression analysis of count data (Vol.53). Cambridge university press, Cambridge, 598p.
• Consul, P. & Famoye, F. (1992). Generalized Poisson regression model. Communications in Statistics-Theory and Methods, 21(1), 89-109.
• Deniz Başar, Ö. (2005). Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(7), 59-72.
• Ercan, U. (2021). Hanehalklarının İletişim ve Bilgi Teknolojilerine Erişimi: Bir Poisson Regresyon Analizi. Akdeniz Iletisim. 35, 402-422.
• Gao, G., Meng, S. & Shi, Y. (2021). Dispersion modelling of outstanding claims with double Poisson regression models. In Insurance Mathematics and Economics November: Part B. 101,572-586.
• Graff, C.A., Coffield, S.R., Chen, Y., Foufoula-Georgiou, E., Randerson, J.T. & Smyth, P. (2020). Forecasting daily wildfire activity using poisson regression. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 58(7), 4837-4851.
• İşçi Güneri, Ö., Durmuş, B. & İncekırık, A. (2021). Comparison of some count models in case of excessive zeros: An application. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 20(40), 247-268.
• Jensen, R. & Thornton, R. (2003). Early female marriage in the developing world. Gender & Development, 11(2), 9-19.
• Kabacoff, R.I. (2015). R in Action (Second Edt.) Data analysis and graphics with R. Manning. Shelter Island.
• Sanizah, A., Hasfariza, F., Rahayu, S.N. & Nasliana, N.N. (2014). Determinants of marital dissolution: A survival analysis approach. International Journal of economics and Statistics, 2, 348-354.
• Thornton, A. (1985). Reciprocal influences of family and religion in a changing world. Journal of Marriage and the Family, 381-394.
• Vicuña, M. I., Vásquez C. & Quiroga B. F. (2021). Forecasting the 2020 COVID-19 Epidemic: A multivariate quasi-poisson regression to model the evolution of new cases in Chile. Frontiers in Public Health, 9, 1-7.
• UNICEF, (2013). Dünya Çocuklarının Durumu 2013 Raporu- Engelli Çocuklar. UNICEF Türkiye. Ankara.