POISSON REGRESSION ANALYSIS
Journal Name:
- İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
The occurance number (frequency) of an event testedin 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.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Herhangi bir olayın belirlenen bir süreç içerisindeyapılan 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 çekmişve 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.
FULL TEXT (PDF):
- 7
59-62