Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAyrıca, simülasyon çalışmasınadesteklemek için gerçek veri örneği verilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, sayım verilerini modellemek için kullanılan Poisson regresyonmodeline alternatif olarak tanımlanan Bell regresyon modelinde çoklu iç ilişkiolması durumunda kullanılan yanlı tahmin edicilere alternatif bir tahmin ediciönerilmiştir. Bell regresyon modeli aşırı yayılım probleminin çözümü için kullanılanbir modeldir. Bell regresyon modelinin parametreleri genellikle en çok olabilirlik(EÇO) tahmin edicisi kullanılarak tahmin edilmektedir. Fakat, çoklu iç ilişkiproblemi olması durumunda EÇO tahmin edicisinin performansı düşmektedir. Busebeple, Bell Liu-tipi tahmin edicisi önerilmiştir. Önerilen Bell Liu tipi tahminedicinin performansı Bell Ridge ve Bell Liu tahmin edicileri ile Monte Carlosimülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca, simülasyon çalışmasınadesteklemek için gerçek veri örneği verilmiştir.
Abstract
This study proposes a new estimator used in the case of multicollinearity problems in the Bell regression model that is an alternative model for the Poissonregression model. The Bell regression model is used to solve the overdispersion problem. Generally, the maximum likelihood estimation (MLE) method is used toestimate the parameters of the Bell regression model. But, the performance of the MLE decreases when the multicollinearity problem occurs. Therefore, the Bell liutypeestimator is proposed. Monte Carlo simulation study is conducted to compare the performance of the proposed estimator with Bell Ridge and Bell Liu estimators.Additionally, the real data example is given to support the simulation study.