- Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 23 Issue: Special Issue
- Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmes...
Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Sayım Modelleri için En Uygun Değişken Kümesinin Belirlenmesi
Authors : Haydar Koç, Tuba Koç, Emre Dünder
Pages : 76-83
Doi:10.19113/sdufenbed.436178
View : 7 | Download : 3
Publication Date : 2019-03-01
Article Type : Research
Abstract :Birçok bilimsel çalışmada sayım verisi olarak adlandırılan negatif olmayan tamsayı değerleri alan nicel veriler kullanılmaktadır . İstatistiğin en temel analiz yöntemlerinden biri olan regresyon analizi kapsamında da sayım verileri oldukça sık kullanılmaktadır. Bağımlı değişkenin tamsayı ile ifade edilebildiği regresyon modelleri sayım modelleri olarak tanımlanır. Bu çalışmada sayım modelleri kapsamında model seçimi incelendi. Sayım modellerinde model seçimi için klasik seçim yöntemleri ve PSO algoritması kullanıldı. Uygulamalar hem simülasyon hem de gerçek veriler üzerinde yapıldı. Sonuç olarak klasik yöntemlerle kıyaslandığında PSO algoritmasının, modeldeki değişken sayısı arttıkça ve bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon değerleri yükseldikçe daha iyi sonuçlar verdiği ve sayım modelleri için PSO algoritmasının değişken seçiminde alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.Keywords : Değişken Seçimi, Sayım modelleri, Sezgisel Optimizasyon