Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama
Abstract
Regresyon analizi aralarında neden sonuç ilişkisi olan iki veya daha fazla değişkenin aralarındaki ilişkiyi gözlemek ve konuya ait öngörüde bulunabilmek için elde edilen matematiksel bir modelle belirtilen istatistiksel bir yöntemdir. Poisson regresyonu sayıma dayalı olarak elde edilen bağımlı değişkenin modellenmesinde kullanılır. Bununla birlikte, bağımlı değişkenin sayıma dayalı olarak elde edildiğinde, bağımsız değişken kategorileri için relatif risk değerini de hesaplamaktadır. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi, Poisson Regresyon Analizinde uç değerlerin analizlerde hesaplama veya yorum zorlukları çıkarması sebebiyle tanıtılan bir yöntemdir. Bu çalışmada kırpılmış poisson regresyonu, 3 farklı veri üzerinde uygulanmış ve sonuçlar klasik poisson regresyon model ile karşılaştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre aşırı değerler içeren bağımlı değişken yapılarında klasik poisson regresyonu yerine kırpılmış poisson regresyon analizin kullanılması önerilmektedir. Böylece klasik poisson regresyon analizinde bağımlı değişkenin aşırı uç değerlerden veya belirlenen limitlerde yanlı sonuçlar vermesinin de önüne geçilebilir.
Keywords
References
- [1] Gujarati DN. Temel Ekonometri, Çev. Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen, Literatür Yayıncılık, İstanbul, 1999.
- [2] Çokluk Ö. “Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama”. Educational Scienses: Theory & Practice 10 (3) Summer, s: 1357-1407, 2010.
- [3] Dinarcan GN. Sayma Verisi için Regresyon Modelleri ve Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Ana Bilim Dalı, Fen Bilimleri Enstitüsü, Hacettepe Üniversitesi, s.9, Ankara, 2018.
- [4] Nelder JA, Wedderburn RWM. “Generalized Linear Models”. Journal of the Royal Statistical Society Series A, 135, 3, 370-384, 1972.
- [5] McCullagh P, Nelder JA. Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London, 511, UK, 1989.
- [6] Cameron AC, Trivedi P. “Econometric Models Based on Count Data: Comparisons and Applications of Some Estimators,” Journal of Applied Econometrics, 1, 29–53, 1986.
- [7] Frome EL, Kutner MH, Beauchamp JJ. “Regression Analysis of Poisson Distributed Data”, Journal of American Statistical Association, 68, 935- 940, 1973.
- [8] Frome EL. “The Analysis of Rates using Poisson Regression Models”. Biometrics, 39, 665-674, 1983.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Publication Date
January 15, 2021
Submission Date
October 26, 2020
Acceptance Date
December 20, 2020
Published in Issue
Year 2021 Volume: 4 Number: 1
APA
Kartal, S., & Erilli, N. (2021). Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilimi, 4(1), 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ
AMA
1.Kartal S, Erilli N. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Data Sci. J. 2021;4(1):61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ
Chicago
Kartal, Seçil, and Necati Erilli. 2021. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi Ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi 4 (1): 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ.
EndNote
Kartal S, Erilli N (January 1, 2021) Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilimi 4 1 61–68.
IEEE
[1]S. Kartal and N. Erilli, “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama”, Data Sci. J., vol. 4, no. 1, pp. 61–68, Jan. 2021, [Online]. Available: https://izlik.org/JA85TH85TJ
ISNAD
Kartal, Seçil - Erilli, Necati. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi Ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi 4/1 (January 1, 2021): 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ.
JAMA
1.Kartal S, Erilli N. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Data Sci. J. 2021;4:61–68.
MLA
Kartal, Seçil, and Necati Erilli. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi Ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi, vol. 4, no. 1, Jan. 2021, pp. 61-68, https://izlik.org/JA85TH85TJ.
Vancouver
1.Seçil Kartal, Necati Erilli. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Data Sci. J. [Internet]. 2021 Jan. 1;4(1):61-8. Available from: https://izlik.org/JA85TH85TJ