Dergiler / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2005 / Cilt: 4 - Sayı: 7

Poisson Regresyon Analizi

Sayfa
59–72
Yayın Tarihi
2005-06-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu sebepten dolayı kesikli veriler için tüm koşullar sağlandığında kulanılabilecek en etkin model Poisson regresyon modelleridir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Herhangi bir olayın belirlenen bir süreç içerisinde yapılan denemeler sonucunda meydana gelme sayısı, sayma verileri olarak ifade edilebilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu gibi durumlarda yani; verilerin kesikli olması durumunda da doğrusal regresyon modelleri kullanılarak yapılacak analizler etkisiz, tutarsız ve çelişkili sonuçlar verecektir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu sebepten dolayı kesikli veriler için tüm koşullar sağlandığında kulanılabilecek en etkin model Poisson regresyon modelleridir
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Poisson Regresyon · Yapay En Çok Olabilirlik Kestirimi · Artık Analizi

Özet

Herhangi bir olayın belirlenen bir süreç içerisinde yapılan denemeler sonucunda meydana gelme sayısı, sayma verileri olarak ifade edilebilir. Sayma veri modelinde bilinen ilk gelişmeler aktueryal bilimler, biyoistatistik ve demografide gözlenmiştir. Son yıllarda bu modeller iktisat, politik bilimler ve sosyolojide de sıkça kullanılmaya başlanmıştır. Sayma veri modelleri özel bir regresyon türüdür. Bu modeller ekonometricilerin çok fazla dikkatini çekmiş ve mikro ekonomide oldukça fazla kullanılmıştır. Bilindiği gibi, verilerin sürekli olduğu durumlarda doğrusal regresyon analizi kullanılabilmektedir. Ancak analizlerde kullanılacak veriler her zaman sürekli halde bulunmayabilir. Bu gibi durumlarda yani; verilerin kesikli olması durumunda da doğrusal regresyon modelleri kullanılarak yapılacak analizler etkisiz, tutarsız ve çelişkili sonuçlar verecektir. Bu sebepten dolayı kesikli veriler için tüm koşullar sağlandığında kulanılabilecek en etkin model Poisson regresyon modelleridir

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DENİZ, Ö. (2005). Poisson Regresyon Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 7, 59–72. https://ajindex.com/articles/124115

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (5)

  1. Akın, F., (2002),
  2. Kalitatif Tercih Modelleri Analizi, Bursa, Ekin Kitabevi.
  3. Cameron, C.- Trivedi, P., (1998),
  4. Regression Analysis of Count Data, Cambridge, Cambridge University Pres. Dobson, A., (2002), An Introduction to Generalized Linear Models, Boca Raton, Chapman and Hall. Long, S., (1997), Regression Models for Categorical and Dependent Variables, London, Sage Publications. McCullagh, P.- Nelder, J.A., (1983),
  5. Generalized Linear Models, London Chapman and Hall. Özmen, İ., (2003), Poisson Regresyon Modeli için Düzeltilmiş Belirtme Katsayıları, Antalya İstatistik Sempozyumu Bildirisi.