Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Onur ŞENTÜRK
Danışman: HÜLYA OLMUŞ
Özet:Bu çalışmada sayma verisinin analiz edilmesinde kullanılan bazı yöntemler incelenmiştir. Sayma verisinin olduğu veri setlerinde sıfır değerinin yığılma göstermesi sıklıkla rastlanan bir durumdur. Böyle verilerin analizinde klasik regresyon varsayımları sağlanamadığından hatalı veya yanlı sonuçlar elde etmemek için klasik regresyon modelleri kullanılmamalıdır. Bunun yerine bu verileri modellemek için Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon, Sıfır Yığılmalı Poisson Regresyon, Sıfır Yığılmalı Negatif Binom Regresyon, Sıfır Kesilmiş Poisson Regresyon, Sıfır Kesilmiş Negatif Binom Regresyon, Poisson Hurdle Regresyon ve Negatif Binom Hurdle Regresyon kullanılabilir. Çalışmada sayılan bu yöntemler incelenmiştir. 2018 Türkiye Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması kullanılarak gerçek veri seti ile analiz yapılmıştır. Modellerin uygunluğunu karşılaştırmak amacıyla Akaike Bilgi Kriteri, Log Olabilirlik değeri ve Vuong istatistiği kullanılmıştır. Ayrıca modeller için parametre tahminleri ve yorumlar yapılmıştır. Çalışma sonucunda Sıfır Kesilmiş Negatif Binom Regresyonun veriye uygunluk açısından diğer modellerden daha iyi olduğu görülmüştür