Poisson regresyon analizi
Yıl: 2005 Cilt: 4 Sayı: 7 Sayfa Aralığı: 59 - 72 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022
Poisson regresyon analizi
Öz: 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.
Anahtar Kelime: Poisson regression analysis
Öz: The occurance number (frequency) of an event tested in a determined progress is called counting data. The first improvements in counting data model were seen in actuarial sciences, biostatistics and demography. Counting data models are a specific kind of regression. As we all know, linear regression can be used where the data is continuous. However the data can not always be continuous. In these circumstances where the data is discontinuous, the application of linear regression leads us to ineffective, incosistent and contradictory results. Therefore, when all the conditions for discontinuous data are met, Poisson regression models are the most effective model.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Akın, F., (2002), Kalitatif Tercih Modelleri Analizi, Bursa, Ekin Kitabevi.
- Cameron, C.- Trivedi, P., (1998), 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), Generalized Linear Models, London Chapman and Hall.
- Özmen, İ., (2003), Poisson Regresyon Modeli için Düzeltilmiş Belirtme Katsayıları, Antalya İstatistik Sempozyumu Bildirisi.
| APA | DENİZ BAŞAR Ö (2005). Poisson regresyon analizi. , 59 - 72. |
| Chicago | DENİZ BAŞAR ÖZLEM Poisson regresyon analizi. (2005): 59 - 72. |
| MLA | DENİZ BAŞAR ÖZLEM Poisson regresyon analizi. , 2005, ss.59 - 72. |
| AMA | DENİZ BAŞAR Ö Poisson regresyon analizi. . 2005; 59 - 72. |
| Vancouver | DENİZ BAŞAR Ö Poisson regresyon analizi. . 2005; 59 - 72. |
| IEEE | DENİZ BAŞAR Ö "Poisson regresyon analizi." , ss.59 - 72, 2005. |
| ISNAD | DENİZ BAŞAR, ÖZLEM. "Poisson regresyon analizi". (2005), 59-72. |
| APA | DENİZ BAŞAR Ö (2005). Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(7), 59 - 72. |
| Chicago | DENİZ BAŞAR ÖZLEM Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 4, no.7 (2005): 59 - 72. |
| MLA | DENİZ BAŞAR ÖZLEM Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol.4, no.7, 2005, ss.59 - 72. |
| AMA | DENİZ BAŞAR Ö Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2005; 4(7): 59 - 72. |
| Vancouver | DENİZ BAŞAR Ö Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2005; 4(7): 59 - 72. |
| IEEE | DENİZ BAŞAR Ö "Poisson regresyon analizi." İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4, ss.59 - 72, 2005. |
| ISNAD | DENİZ BAŞAR, ÖZLEM. "Poisson regresyon analizi". İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 4/7 (2005), 59-72. |
