BibTex RIS Kaynak Göster

APPLICATION OF GENERALIZED POISSON MIXED MODEL FOR OVERDISPERSED COUNT DATA ON AIR  POLLUTION

Yıl 2013, Cilt: 1 Sayı: 2, 0 - 0, 01.10.2013

Öz

Many  studies  often  involve  the  analysis  of  count  data,  such  as  the  number  of  hospitalizations caused  by  air  pollution,  where  Poisson  Regression  PR   is  the  Standard  basic  technique.  However, overdispersion  is  widely  seen  in  this  regression  model.  Overdispersion  in  this  model  occurs  when  the response variance is greater than the mean. This may cause standard errors of the estimates to be deflated or  underestimated.  The  Generalized  Poisson Regression  GPR   model  is  used  to  model  dispersed  count data to handle the overdispersion problem. In this study, we focus on Generalized Poisson Mixed Model for Overdispersed Count Data with real data set.

AŞIRI YAYILIMLI VERİLER İÇİN GENELLEŞTİRİLMİŞ POİSSON KARMA MODELLERİN HAVA KİRLİLİĞİ ÜZERİNE BİR UYGULAMASI

Yıl 2013, Cilt: 1 Sayı: 2, 0 - 0, 01.10.2013

Öz

Poisson regresyonu kullanılmış en temel tekniktir. Poisson regresyonu kullanılmış en temel tekniktir. Bununla birlikte çoklu yayılım çok sık görülen bir durumdur. Poisson regresyon modelinde çok yayılımlı bağımlı değişkeninin değişkeni ortalamasında ortaya çıkarmaktadır. Bu durum tahminlerin standart hatalarının olduğundan daha düşük çıkmasına neden olmaktadır. Genelleştirilmiş Poisson Regresyon 􁈺GPR􁈻 modeli aşırı yayılım problemini giderebilmek için sayımlaştırıcı modellenmesinde kullanılır. GPR modelinde üzerinde duruldu

Toplam 0 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Diğer ID JA68BR24PP
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Haydar Koç Bu kişi benim

M. ali Cengiz Bu kişi benim

Tuba Koç Bu kişi benim

Emre Dünder Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Ekim 2013
Yayımlandığı Sayı Yıl 2013 Cilt: 1 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Koç, H., Cengiz, M., Koç, T., Dünder, E. (2013). AŞIRI YAYILIMLI VERİLER İÇİN GENELLEŞTİRİLMİŞ POİSSON KARMA MODELLERİN HAVA KİRLİLİĞİ ÜZERİNE BİR UYGULAMASI. International Anatolia Academic Online Journal Sciences Journal, 1(2).