- Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 9 Issue: 1
- Sayma Verileri ile Kantil Regresyon: Aşırı Yayılım Veri Örneği
Sayma Verileri ile Kantil Regresyon: Aşırı Yayılım Veri Örneği
Authors : Burcu Durmuş, Öznur Işçi Güneri, Aynur Incekirik
Pages : 286-303
Doi:10.35193/bseufbd.1018339
View : 20 | Download : 8
Publication Date : 2022-06-30
Article Type : Research
Abstract :Sayma modellerinde klasik regresyon varsayımları sağlanamamaktadır. Bu nedenle sayma verileri için Poisson ve negatif binom dağılım en bilinen yöntemlerdir. Poisson model eşit yayılım durumunda, negatif binom dağılım aşırı yayılım durumunda kullanılabilir. Uygulamada veriler genellikle aşırı yayılım göstermektedir. Eğer sayma verilerinde fazla sıfır değerli varsa eşit yayılım durumunda zero-inflated Poisson, aşırı yayılım durumunda zero-inflated negatif binom modelleri, Poisson Hurdle ve negatif binom Hurdle modelleri veya bunların genelleştirilmiş modelleri tercih edilebilir. Bu modeller genel olarak bağımlı değişkenin koşullu ortalamasını modellemeye odaklanır. Ancak koşullu ortalama regresyon modelleri, bağımlı değişkenin aykırı değerlerine duyarlı olabilir ya da diğer koşullu dağılım özellikleri hakkında hiçbir bilgi sağlamayabilir. Bu durumda sayma verileri için sağlam yöntemlerden olan kantil regresyon kullanılabilir. Kantil regresyon aykırı değerlerin varlığında sağlam tahmin avantajlarına sahiptir. Bu makalede bağımlı değişken sayma verilerinden oluşan makale sayısıdır. Bağımsız değişkenler cinsiyet, evli olup olmadığı, 5 yaşının altında çocuk sayısı, doktora prestiji ve danışmanın son 3 yıldaki makale sayısı değişkenlerinden oluşmaktadır. Çalışmada Poisson ve negatif binom dağılım uygulandıktan sonra %25, %50, %75 ve %90 kantil regresyon tahminleri elde edilmiştir.Keywords : Sayma Verisi, Kantil Regresyon, Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon