SIFIR DEĞER AĞIRLIKLI VERİLERİN ANALİZİNDE SIFIR DEĞER AĞIRLIKLI REGRESYON MODELLERİN İNCELENMESİ

Öz Aşırı sıfır ve / veya aşırı yayılıma sahip saymaverilerinin modellenmesinde Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon, SıfırDeğer Ağırlıklı Poisson Regresyon ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif BinomRegresyon yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, herhangi bir hizmetsektöründe çalışan personelin müşterilerden şikâyet alma sayısını cinsiyet,yaş, eğitim ve tecrübe değişkenlerinin etkilediği düşünülmektedir. Sıfır değerağırlıklı yöntemleri değerlendirmek için elde edilen sayma verisi analiz edilmiştir. Ayrıca, Akaike BilgiKriteri regresyon modellerini değerlendirmek için kullanılmıştır. Uygulamada2016 yılının her ayı için hangi modelin uygun olduğu tespit edilmiş ve bumodellere ait parametre tahminlerine ilişkin yorumlamalar yapılmıştır

Kaynakça

Akinpelu, K.P., Yusuf, O.B., Akpa, O.M. and Gbolahan, A.O. Zero “Inflated Regression Models with Application to Malaria Surveillance Data”, International Journal of Statistics and Applications, 6(4), 223-224.

Beaujean A.A. and Morgan G.B. (2016). “Tutorial on Using Regression Models with Count Outcomes Using R”. Practical Assessment Research & Evaluation, 21(2), 1531-7714.

Berk, R. And MacDonald, J.M. (2008). “Overdispersion and Poisson Regression”, Journal of Quantitative Criminology, 24(3), 269-284.

Greene, W.H. (1994). Accounting for Excess Zeros and Sample Selection in Poisson and Negative Binomial Regression Models, New York University, New York.

Hu, M.C., Pavlicova, M. and Nunes, E.V. (2011). “Zero-Inflated and Hurdle Models of Count Data with Extra Zeros: Examples from an HIV-Risk Reduction Intervention Trial”. Am J Drug Alcohol Abuse, 37(5), 367-375.

Ismail, N. ve Zamani H. (2013). “Estimation of Claim Count Data Using Negative Binomial, Generalized Poisson, Zero-Inflated Negative Binomial and Zero-Inflated Generalized Poisson Regression Models”. Casualty Actuarial Society E-Forum

Kaya, Y. ve Yeşilova, A. (2012). “E-Posta Trafiğinin Sıfır Değer Ağırlıklı Regresyon Yöntemleri Kullanılarak İncelenmesi”. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknik Dergisi, 13(1), 51-63.

Kong, M., Xu, S., Levy, S.M. and Datta, S. (2014). “GEE Type Inference for Clustered Zero-Inflated Negative Binomial Regression with Application to Dental Caries”. Computational Statistics and Data Analysis, 85, 54-66.

Lambert, D. (1992). “Zero-Inflated Poisson Regression with an Application to Defects in Manufacturing”. Technometrics, 34(1), 1-14.

Özmen, İ. and Famoye, F. (2007). “Count Regression Models with an Application to Zoological Data Containing Structural Zeros”. Journal of Data Science, 5(2017), 491-502.

Peng, J. (2013). Count Data Models for Injury Data from the National Health Interview Survey, (M. Sc. Thesis), The Ohio State University Graduate Program in Public Health, Columbus.

Ridout, M., Demetrio, C.G.B. and Hinde, J. (1998). “Models for Count Data with Many Zeros”. International Biometric Conference, Cape Town.

Yang, Z., Hardin, J.W. and Addy, C. (2009). “Testing Overdispersion in the Zero-Inflated Poisson Model”. Journal of Statistics Planning and Inference, 139, 3340-3353.

Sayfa 1.2428441047668 Saniyede Yüklendi