Öz
Regresyon analizinde verilere en iyi matematiksel modeli
uydurmak şüphesiz çok önemlidir. Bu model doğrusal bir model olabildiği gibi
çoğu kez doğrusal olmayabilir. Doğrusal olmayan modeller herhangi bir
dönüşümle doğrusal yapılabilen ve herhangi bir dönüşümle doğrusal
yapılamayan modeller olmak üzere ikiye ayrılır. Bu çalışmada herhangi bir
dönüşümle doğrusal yapılabilen modeller üzerinde durulmuştur. Doğrusal
olmayan bu modellerden logaritmik modeller, hiperbolik modeller ve kareköklü
modeller bazı basit matematiksel dönüşümler yapılarak doğrusal hale
dönüştürülmüştür. Dönüşümlerle doğrusal hale dönüştürülen bu modellere,
1960-2006 yılları aralığında temel sağlık hizmetleri istatistiklerinden
“Türkiye’de bir diş hekimine düşen kişi sayısı” verileri uygulanmış olup en iyi
model veya modeller tahmin edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Regresyon Doğrusal Olmayan Model Doğrusala Dönüştürme Yöntemi
Kaynakça
- Akaya, Ş. (2000), Ekonometri-I, Anadolu Matbaacılık, Dördüncü Baskı, İzmir.
- Gujarati, D. 2001), Temel Ekonometri, Çeviren: Ümit Şenesen, Literatür Yayıncılık, İstanbul.
- Gürsakal, N. (2002), Bilgisayar Uygulamalı İstatistik II, Alfa Yayınları, İstanbul.
- Johnston, J. (1981), Ekonometrik Metodlar, Çeviren: Yüksel İşyar, Atatürk Üniversitesi Basımevi.
- Karagöz, M. (1999), İstatistik Yöntemleri, Dördüncü Baskı, Malatya.
- Kohler, H. (1988), Statistics for Business and Economics, U.S.A.:Scott, Foresman and Company.
- Newbold, P. (2002), İşletme ve İktisat için İstatistik, Çev: Ümit Şenesen, Literatür Yayınları, Yayın No: 44, İstanbul.
- Orhunbilge, N. (1996), Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayını, Yayın No:267, İstanbul.
- Şahinler, S. (2000), “En Küçük Kareler Yöntemi ile Dogrusal Regresyon Modeli Oluşturmanın Temel Prensipleri”, Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Sayı:5, ss.57 73.
- Türker, Eyüp S. ve Can, E. (1998), Bilgisayar Uygulamalı Sayısal Analiz Yöntemleri, Değişim Yayınları, İstanbul.
- Ünver, Ö. (1996), Uygulamalı İstatistik Yöntemler, İkinci Baskı, Siyasal Kitabevi, Ankara.
- Yıldız, N. ve Bircan, H. (1999), İstatistiğe Giriş, Aktif Yayınevi, İkinci Baskı, Erzurum.
- Yüzer, Ali F. (2004), İstatistik, Anadolu Üniversitesi Yayını, Yayın No:1448, Eskişehir.
Öz
Kaynakça
- Akaya, Ş. (2000), Ekonometri-I, Anadolu Matbaacılık, Dördüncü Baskı, İzmir.
- Gujarati, D. 2001), Temel Ekonometri, Çeviren: Ümit Şenesen, Literatür Yayıncılık, İstanbul.
- Gürsakal, N. (2002), Bilgisayar Uygulamalı İstatistik II, Alfa Yayınları, İstanbul.
- Johnston, J. (1981), Ekonometrik Metodlar, Çeviren: Yüksel İşyar, Atatürk Üniversitesi Basımevi.
- Karagöz, M. (1999), İstatistik Yöntemleri, Dördüncü Baskı, Malatya.
- Kohler, H. (1988), Statistics for Business and Economics, U.S.A.:Scott, Foresman and Company.
- Newbold, P. (2002), İşletme ve İktisat için İstatistik, Çev: Ümit Şenesen, Literatür Yayınları, Yayın No: 44, İstanbul.
- Orhunbilge, N. (1996), Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayını, Yayın No:267, İstanbul.
- Şahinler, S. (2000), “En Küçük Kareler Yöntemi ile Dogrusal Regresyon Modeli Oluşturmanın Temel Prensipleri”, Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Sayı:5, ss.57 73.
- Türker, Eyüp S. ve Can, E. (1998), Bilgisayar Uygulamalı Sayısal Analiz Yöntemleri, Değişim Yayınları, İstanbul.
- Ünver, Ö. (1996), Uygulamalı İstatistik Yöntemler, İkinci Baskı, Siyasal Kitabevi, Ankara.
- Yıldız, N. ve Bircan, H. (1999), İstatistiğe Giriş, Aktif Yayınevi, İkinci Baskı, Erzurum.
- Yüzer, Ali F. (2004), İstatistik, Anadolu Üniversitesi Yayını, Yayın No:1448, Eskişehir.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | tr;en |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 27 Kasım 2010 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2009 Cilt: 23 Sayı: 1 |
