Araştırma Makalesi

Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi

Cilt: 23 1 Mart 2019
PDF İndir
EN TR

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. [1] George, E. I. 2000. The variable selection problem. Journal of the American Statistical Association, 95(2000), 1304-1308.
  2. [2] Bozdogan, H. 2004. Intelligent statistical data mining with information complexity and genetic algorithms. Statistical data mining and knowledge discovery(2004), 15-16.
  3. [3] Lee, K. Y., & El-Sharkawi, M. A. 2008. Modern heuristic optimization techniques: theory and applications to power systems. John Wiley & Sons.
  4. [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. [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. [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. [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. [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

Yazarlar

Haydar Koç
Türkiye

Tuba Koç *
Türkiye

Emre Dünder Bu kişi benim
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

1 Mart 2019

Gönderilme Tarihi

25 Haziran 2018

Kabul Tarihi

29 Ocak 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 23

Kaynak Göster

APA
Koç, H., Koç, T., & Dünder, E. (2019). Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23, 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178
AMA
1.Koç H, Koç T, Dünder E. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2019;23:76-83. doi:10.19113/sdufenbed.436178
Chicago
Koç, Haydar, Tuba Koç, ve Emre Dünder. 2019. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 (Mart): 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178.
EndNote
Koç H, Koç T, Dünder E (01 Mart 2019) Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 76–83.
IEEE
[1]H. Koç, T. Koç, ve E. Dünder, “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”, Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg., c. 23, ss. 76–83, Mar. 2019, doi: 10.19113/sdufenbed.436178.
ISNAD
Koç, Haydar - Koç, Tuba - Dünder, Emre. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 (01 Mart 2019): 76-83. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.436178.
JAMA
1.Koç H, Koç T, Dünder E. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2019;23:76–83.
MLA
Koç, Haydar, vd. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 23, Mart 2019, ss. 76-83, doi:10.19113/sdufenbed.436178.
Vancouver
1.Haydar Koç, Tuba Koç, Emre Dünder. Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 01 Mart 2019;23:76-83. doi:10.19113/sdufenbed.436178

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

Dergide yayımlanan tüm makalelere ücretiz olarak erişilebilinir ve Creative Commons CC BY-NC Atıf-GayriTicari lisansı ile açık erişime sunulur. Tüm yazarlar ve diğer dergi kullanıcıları bu durumu kabul etmiş sayılırlar. CC BY-NC lisansı hakkında detaylı bilgiye erişmek için tıklayınız.