Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [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.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Mart 2019
Gönderilme Tarihi
25 Haziran 2018
Kabul Tarihi
29 Ocak 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 23