Sayma Verisi İçin Regresyon Modelleri: Türkiye Gelir Ve Yaşam Koşulları Araştırması Üzerine Bir Uygulama
In: 27b95898-b660-496d-a33d-7e204051b520;; (2020)
Hochschulschrift
Zugriff:
Bu çalışmada sayma verisinin analiz edilmesinde kullanılan bazı yöntemler incelenmiştir. Sayma verisinin olduğu veri setlerinde sıfır değerinin yığılma göstermesi sıklıkla rastlanan bir durumdur. Böyle verilerin analizinde klasik regresyon varsayımları sağlanamadığından hatalı veya yanlı sonuçlar elde etmemek için klasik regresyon modelleri kullanılmamalıdır. Bunun yerine bu verileri modellemek için Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon, Sıfır Yığılmalı Poisson Regresyon, Sıfır Yığılmalı Negatif Binom Regresyon, Sıfır Kesilmiş Poisson Regresyon, Sıfır Kesilmiş Negatif Binom Regresyon, Poisson Hurdle Regresyon ve Negatif Binom Hurdle Regresyon kullanılabilir. Çalışmada sayılan bu yöntemler incelenmiştir. 2018 Türkiye Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması kullanılarak gerçek veri seti ile analiz yapılmıştır. Modellerin uygunluğunu karşılaştırmak amacıyla Akaike Bilgi Kriteri, Log Olabilirlik değeri ve Vuong istatistiği kullanılmıştır. Ayrıca modeller için parametre tahminleri ve yorumlar yapılmıştır. Çalışma sonucunda Sıfır Kesilmiş Negatif Binom Regresyonun veriye uygunluk açısından diğer modellerden daha iyi olduğu görülmüştür ; In this study, some methods used in analyzing the data obtained based on counting were examined. It is common for the zero value to show an accumulation in data sets with counting data. In the analysis of such data, classical regression models should not be used in order to obtain erroneous or biased results in the analysis of such data, since classical regression assumptions can not be provided. Instead, Poisson Regression, Negative Binomial Regression, Zero Inflated Poisson Regression, Zero Inflated Negative Binomial Regression, Zero-Truncated Poisson Regression, Zero-Truncated Negative Binomial Regression, Poisson Hurdle Regression and Negative Binomial Hurdle Regression can be used. These methods listed in the study were examined. Analysis was made with real data set using Turkey Income and Lıving Conditions Survey 2018. Akaike Information Criteria, Log Likelihood value and Vuong ...
Titel: |
Sayma Verisi İçin Regresyon Modelleri: Türkiye Gelir Ve Yaşam Koşulları Araştırması Üzerine Bir Uygulama
|
---|---|
Autor/in / Beteiligte Person: | OLMUŞ, HÜLYA |
Link: | |
Quelle: | 27b95898-b660-496d-a33d-7e204051b520;; (2020) |
Veröffentlichung: | 2020 |
Medientyp: | Hochschulschrift |
Sonstiges: |
|