Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama
Öz
Regresyon analizi aralarında neden sonuç ilişkisi olan iki veya daha fazla değişkenin aralarındaki ilişkiyi gözlemek ve konuya ait öngörüde bulunabilmek için elde edilen matematiksel bir modelle belirtilen istatistiksel bir yöntemdir. Poisson regresyonu sayıma dayalı olarak elde edilen bağımlı değişkenin modellenmesinde kullanılır. Bununla birlikte, bağımlı değişkenin sayıma dayalı olarak elde edildiğinde, bağımsız değişken kategorileri için relatif risk değerini de hesaplamaktadır. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi, Poisson Regresyon Analizinde uç değerlerin analizlerde hesaplama veya yorum zorlukları çıkarması sebebiyle tanıtılan bir yöntemdir. Bu çalışmada kırpılmış poisson regresyonu, 3 farklı veri üzerinde uygulanmış ve sonuçlar klasik poisson regresyon model ile karşılaştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre aşırı değerler içeren bağımlı değişken yapılarında klasik poisson regresyonu yerine kırpılmış poisson regresyon analizin kullanılması önerilmektedir. Böylece klasik poisson regresyon analizinde bağımlı değişkenin aşırı uç değerlerden veya belirlenen limitlerde yanlı sonuçlar vermesinin de önüne geçilebilir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Gujarati DN. Temel Ekonometri, Çev. Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen, Literatür Yayıncılık, İstanbul, 1999.
- [2] Çokluk Ö. “Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama”. Educational Scienses: Theory & Practice 10 (3) Summer, s: 1357-1407, 2010.
- [3] Dinarcan GN. Sayma Verisi için Regresyon Modelleri ve Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Ana Bilim Dalı, Fen Bilimleri Enstitüsü, Hacettepe Üniversitesi, s.9, Ankara, 2018.
- [4] Nelder JA, Wedderburn RWM. “Generalized Linear Models”. Journal of the Royal Statistical Society Series A, 135, 3, 370-384, 1972.
- [5] McCullagh P, Nelder JA. Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London, 511, UK, 1989.
- [6] Cameron AC, Trivedi P. “Econometric Models Based on Count Data: Comparisons and Applications of Some Estimators,” Journal of Applied Econometrics, 1, 29–53, 1986.
- [7] Frome EL, Kutner MH, Beauchamp JJ. “Regression Analysis of Poisson Distributed Data”, Journal of American Statistical Association, 68, 935- 940, 1973.
- [8] Frome EL. “The Analysis of Rates using Poisson Regression Models”. Biometrics, 39, 665-674, 1983.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
15 Ocak 2021
Gönderilme Tarihi
26 Ekim 2020
Kabul Tarihi
20 Aralık 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 4 Sayı: 1
APA
Kartal, S., & Erilli, N. (2021). Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilimi, 4(1), 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ
AMA
1.Kartal S, Erilli N. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilim Derg. 2021;4(1):61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ
Chicago
Kartal, Seçil, ve Necati Erilli. 2021. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi 4 (1): 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ.
EndNote
Kartal S, Erilli N (01 Ocak 2021) Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilimi 4 1 61–68.
IEEE
[1]S. Kartal ve N. Erilli, “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama”, Veri Bilim Derg, c. 4, sy 1, ss. 61–68, Oca. 2021, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA85TH85TJ
ISNAD
Kartal, Seçil - Erilli, Necati. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi 4/1 (01 Ocak 2021): 61-68. https://izlik.org/JA85TH85TJ.
JAMA
1.Kartal S, Erilli N. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilim Derg. 2021;4:61–68.
MLA
Kartal, Seçil, ve Necati Erilli. “Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama”. Veri Bilimi, c. 4, sy 1, Ocak 2021, ss. 61-68, https://izlik.org/JA85TH85TJ.
Vancouver
1.Seçil Kartal, Necati Erilli. Kırpılmış Poisson Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Veri Bilim Derg [Internet]. 01 Ocak 2021;4(1):61-8. Erişim adresi: https://izlik.org/JA85TH85TJ