Kategorik Veriler için Karışımlı Poisson ve Karışımlı Lojistik Regresyon Yöntemlerin Teorik Özelliklerinin İncelenmesi
Öz
Karışımlı model yaklaşımı veri kümesinin heterojen bir yapı gösterdiğini varsaymaktadır. Söz konusu heterojenlikten dolayı veri kümesinde ekstra-varyasyon meydana gelmektedir. Veri kümesi kendi içerisinde homojen alt populasyonlara bölünerek, heterojenlik giderilmektedir. Böylece alt populasyonlar içi homojenlik sağlanırken, alt populasyanlar arası heterojenlik ortaya konmaya çalışılır. Kategorik veriler için Karışımlı Poisson ve lojistik regresyon modelleri kullanılmaktadır. Karışımlı Poisson regresyon sayıma dayalı olarak elde edilen verilerin analizinde, karışımlı lojistik regresyon ise binary, sıralayıcı ve sınıflayıcı verilerin analizinde kullanılmaktadır. Karışımlı Poisson ve lojistik regresyon modellerinde parametre tahminleri, EM algoritması kullanılarak en yüksek olabilirlik yöntemi ile elde edilmektedir. EM algoritmasının, E aşamasında bilinmeyen alt populasyon sayısı eksik gözlem olarak kabul edilip, bunların sayısı tahmin edilir, M aşamasında ise olabilirlik fonksiyonu maksimize edilip bilinmeyen parametreler en yüksek olabilirlik yöntemi ile elde edilir.
Anahtar Kelimeler
Aşırı yayılım,EM algoritması,en yüksek olabilirlik,sayıma dayalı veriler
Kaynakça
- Kaynakça verilmiştir.