- Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
- Issue: 50
- SAYMA VERİLERİNİN MODELLENMESİ VE BİREYLERİN İŞSİZ KALMA SÜRESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
SAYMA VERİLERİNİN MODELLENMESİ VE BİREYLERİN İŞSİZ KALMA SÜRESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Authors : Afet Sözen Özden, Elvan Hayat
Pages : 1-18
Doi:10.30794/pausbed.1055797
View : 8 | Download : 3
Publication Date : 2022-04-20
Article Type : Research
Abstract :Bağımlı değişkenin sayıma dayalı veri olması durumunda güvenilir tahminler yapabilmek için Sayma Verisi Regresyon Modellerinin kullanılması daha uygundur. Sayıma dayalı veriler kesikli bir yapıda olduğundan bu regresyon modelleri kesikli dağılımlardan yararlanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) 2019 yılı Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (GKYA) verilerinden yararlanarak bir sayma verisi olan bireylerin işsiz kaldığı sürenin (ay cinsinden) modellenmesi amaçlanmıştır. Analizde kullanılacak bağımsız değişkenler, tüm olası alt küme yöntemi ile medeni durum, eğitim durumu, genel sağlık ve kronik hastalık olarak belirlenmiştir. Sayma veri regresyon modellerinden Poisson Regresyon (PR), Negatif Binom Regresyon (NBR), Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Regresyon (ZINB) ve Genelleştirilmiş Poisson Regresyon (GPR) modelleri ele alınarak, bu dört model tahmin edilmiş ve veri setine en iyi uyum sağlayan model bilgi kriterleri ile belirlenmiştir. Tahmin edilen modeller içerisinde veri setine en iyi uyum sağlayan modelin ZINB modeli olduğu belirlenmiştir.Keywords : Sayma veri modelleme, Negatif Binom Regresyon, Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Regresyon, Genelleştirilmiş Poisson, Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi