Dergiler / Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi / 2019 / Cilt: 9 - Sayı: 2

Sansürlü Ve Sansürsüz Poisson Regresyon Modellerinin Karşılaştırılması

Comparison of Censored and Uncensored Poisson Regression Models

Sayfa
359–376
DOI
—

Özet

Poisson regresyon modeli, belli bir zaman periyodunda meydana gelen olaylara uygulanan bir regresyon modelidir. Bu modelde bağımlı değişken kesikli yani sayma verilerinden oluşur. Bu bakımdan regresyon modellerinin özel bir türüdür. Bunun yanı sıra Poisson regresyon modeli genelleştirilmiş doğrusal modeller arasında yer alır ve uygulamalarda en sık kullanılan yöntemlerden biridir. Bu model eşit yayılım gösteren veriler için uygulanmaktadır. Ancak çoğu zaman veri setleri Poisson modelinin varsayımlarını sağlamamaktadır. Bazen de veri seti hastalık, gözlemlenen kişinin ya da nesnenin kaybolması gibi nedenlerden dolayı sansürlü hale gelmektedir. Bu gibi bağımlı değişkenin sansürlü olması durumunda fazla veya az yayılım gösteren sayım verilerinin modellenmesi için sansürlü regresyon modelleri uygundur. Bu çalışmada sansürlü ve sansürsüz Poisson regresyon modelleri ele alınmıştır. Her iki model IRR (insidans oranı), uyum iyiliği ve bilgi kriterleri yardımıyla karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda sansürleme yapılacak noktanın iyi seçilmesi durumunda sansürlü Poisson regresyon modelinin daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.

Abstract

Poisson regression model is a regression model applied to events that occur in a certain period of time. In this model, the dependent variable consists of discrete count data. In this respect, it is a special type of regression models. Besides, Poisson regression model is one of the generalized linear models and is one of the most commonly used methods in applications. This model is applied for data showing equal spread. However, often the data sets do not meet the assumptions of the Poisson model. Sometimes the data set becomes censored for reasons such as illness, loss of the person or object being observed. If the dependent variable is censored, censored regression models are suitable for modeling over- or under-dispersed count data. In this study, Poisson regression models uncensored and censored are discussed. Both models were compared with IRR (incidence rate ratio), goodness of fit and information criteria. As a result of the study, it is shown that the censored Poisson regression model gives better results if the point to be censored is selected well.

Anahtar kelimeler: Sayma Verileri, Sansürleme, Poisson Regresyon Modeli, Sansürlü Poisson Regresyon Modeli