Comparison Of Piecewise Regression and Polynomial Regression Analyses In Health and Simulation Data Sets

Simülasyon ve Sağlık Veri Setlerinde Parçalı Regresyon ile Polinom Regresyon Analizlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Objective: Piecewise regression, which one or more piecesare combined in breakpoints, is widely used as a statisticaltechnique. It was aimed to compare piecewise regressionanalyses and polynomial regression analysis using bothsimulated data and real data sets.Material-Method: In the application step of the study,algorithms were created by using R software for simulationpractice. Polynomial and piecewise regression analysismethods were compared using data sets with n=100 unitsand 1000 times running simulation. Additionally, estimationperformances of piecewise and polynomial regression werebuilt by using the data sets which contained in the numberof tuberculosis cases according to age in 2010 year and thenumber of measles cases from 1970 to 2015 years in Turkeywere compared according to the coefficient of determination(R2), mean square error (MSE), Akaike information criteria(AIC) and Bayes information criteria (BIC).Results: It was found that there was a significant differencebetween all of the polynomial and piecewise regressionmodels (p

Özet

Amaç: Bir veya daha fazla parçanın kırılma noktalarında birleştirildiği parçalı regresyon, istatistiksel bir teknik olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem simülasyon verisi hem de gerçek veri setleri kullanılarak tek değişkenli polinom regresyon analizi ile karesel ve kübik parçalı regresyon analizlerinin karşılaştırılması hedeflendi. Materyal-Metot: Çalışmanın uygulama basamağında R yazılım programı kullanılarak simülasyon uygulaması için algoritmalar yazıldı. Polinom ve sürekli parçalı regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırılması n=100 birimlik veri setleri için 1000 tekrarlı simülasyon ile gerçekleştirildi. Ayrıca Türkiye’de 2010 yılındaki tüberküloz vaka sayılarını içeren tüberküloz veri seti ile Türkiye’deki 1970-2015 yılları arasındaki kızamık vaka sayılarını içeren kızamık veri setleri kullanılarak oluşturulan polinom ve parçalı regresyon modellerinin tahmin performansları; belirtme katsayısı (R2), hata kareler ortalaması (HKO), Akaike bilgi kriteri (ABK) ve Bayes bilgi kriteri (BBK) değerlerine göre karşılaştırıldı. Bulgular: Tüm polinom ve parçalı regresyon modellerinin R2, HKO, ABK ve BBK değerleri bakımından performansları istatistiksel olarak birbirinden farklı bulundu (p