Poisson Regresyon Analizi

Yıl 2005, Cilt: 4 Sayı: 7, 59 - 72, 01.06.2005

Özlem Deniz

Öz

Anahtar Kelimeler

-

Poisson Regresyon Analizi

Öz

Herhangi bir olayın belirlenen bir süreç içerisinde yapılan denemeler sonucunda meydana gelme sayısı, sayma verileri olarak ifade edilebilir. Sayma veri modelinde bilinen ilk gelişmeler aktueryal bilimler, biyoistatistik ve demografide gözlenmiştir. Son yıllarda bu modeller iktisat, politik bilimler ve sosyolojide de sıkça kullanılmaya başlanmıştır. Sayma veri modelleri özel bir regresyon türüdür. Bu modeller ekonometricilerin çok fazla dikkatini çekmiş ve mikro ekonomide oldukça fazla kullanılmıştır. Bilindiği gibi, verilerin sürekli olduğu durumlarda doğrusal regresyon analizi kullanılabilmektedir. Ancak analizlerde kullanılacak veriler her zaman sürekli halde bulunmayabilir. Bu gibi durumlarda yani; verilerin kesikli olması durumunda da doğrusal regresyon modelleri kullanılarak yapılacak analizler etkisiz, tutarsız ve çelişkili sonuçlar verecektir. Bu sebepten dolayı kesikli veriler için tüm koşullar sağlandığında kulanılabilecek en etkin model Poisson regresyon modelleridir

Anahtar Kelimeler

Poisson Regresyon, Yapay En Çok Olabilirlik Kestirimi, Artık Analizi

Kaynakça

• Akın, F., (2002), Kalitatif Tercih Modelleri Analizi, Bursa, Ekin Kitabevi.
• Cameron, C.- Trivedi, P., (1998), Regression Analysis of Count Data, Cambridge,
• Cambridge University Pres. Dobson, A., (2002), An Introduction to Generalized Linear Models, Boca Raton, Chapman and Hall.
• Long, S., (1997), Regression Models for Categorical and Dependent Variables,
• London, Sage Publications. McCullagh, P.- Nelder, J.A., (1983), Generalized Linear Models, London Chapman and Hall.
• Özmen, İ., (2003), Poisson Regresyon Modeli için Düzeltilmiş Belirtme Katsayıları,
• Antalya İstatistik Sempozyumu Bildirisi.