SIFIR DEĞER AĞIRLIKLI VERİLERİN ANALİZİNDE SIFIR DEĞER AĞIRLIKLI REGRESYON MODELLERİN İNCELENMESİ

Aşırı sıfır ve / veya aşırı yayılıma sahip sayma verilerinin modellenmesinde Poisson Regresyon, Negatif Binom Regresyon, Sıfır Değer Ağırlıklı Poisson Regresyon ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Regresyon yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, herhangi bir hizmet sektöründe çalışan personelin müşterilerden şikâyet alma sayısını cinsiyet, yaş, eğitim ve tecrübe değişkenlerinin etkilediği düşünülmektedir. Sıfır değer ağırlıklı yöntemleri değerlendirmek için elde edilen sayma verisi analiz edilmiştir. Ayrıca, Akaike Bilgi Kriteri regresyon modellerini değerlendirmek için kullanılmıştır. Uygulamada 2016 yılının her ayı için hangi modelin uygun olduğu tespit edilmiş ve bu modellere ait parametre tahminlerine ilişkin yorumlamalar yapılmıştır

Anahtar Kelimeler:

sayma verisi, aşırı sıfır, sıfır değer ağırlıklı veri, sıfır değer ağırlıklı modeller

PDF

___

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.