Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorYeşilova, Abdullah
dc.date.accessioned2015-03-08T11:38:12Z
dc.date.available2015-03-08T11:38:12Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.issn13023160
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/1656
dc.description.abstractSayıma dayalı olarak elde edilen veriler, çok fazla sayıda sıfır değerine sahip olabilirler. Fazla sayıda sıfır değerine sahip bağımlı değişkenin modellenmesinde kullanılan yöntemlerden biri de hurdle modelidir. Hurdle model iki kısımdan oluşmaktadır. Kısımlardan birincisi, sıfır sayımlara (0) karşı pozitif sayımları(1) gösteren binary cevapları; ikincisi ise yalnız pozitif sayımları içermektedir. Binary cevaplar, binary modeli kullanırken, pozitif sayımlar sıfır değer-sınırlandırılmış sayıma dayalı modelini kullanmaktadır. Binary kısım logit, probit veya complememtary loglog kullanılarak modellen-mektedir. Pozitif sayımlara dayalı kısım ise Poisson, geometrik ve negative binomial dağılım kullanılarak modellenmektedir. Çalışmada, pozitif sayımlar için Poisson ve negatif binomiyal hurdle modeller kullanılmıştır. Bağımlı değişken olarak alınan akar sayılarının %77.2'si sıfır değerlidir. Elde edilen Akaiki bilgi ölçütü negatif binomiyal hurdle modelin, Poisson hurdle model modelden daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir.en_US
dc.description.abstractData obtained based on count could have too many zero values. In this cases, the hurdle model is one of the methods used in the modeling the dependent variable having too many zero data. Hurdle model constitutes of two parts. First part includes binary response demonstrating positive counts (1) in opposition to zero counts (0). A second part includes only positive count. While binary responds use binary model, positive counts use zero-truncated count model. Binary part is modeled using logit, probit, or complementary loglog. The part based on positive counts is modeled using Poisson, geometric, and negative binomial distributions. In the present study, Poisson and negative binomial hurdle models for positive counts. The 77.2 % of acar that considered as dependent variable had zero values. The obtained Akaiki Information criteria showed that negative binomial hurdle model was better than Poisson hurdle model.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSıfır Değer Ağırlıklı Verileren_US
dc.subjectNegatif Binomiyal Hurdle Modelen_US
dc.subjectPoisson Hurdle Modelen_US
dc.subjectZero-İnflated Dataen_US
dc.subjectNegative Binomial Hurdle Modeen_US
dc.subjectPoisson Hurdle Modeen_US
dc.titleSıfır Değer Ağırlıklı Sayıma Dayalı Verilerin Analizinde Hurdle Modelin Kullanılmasıen_US
dc.title.alternativeUsing Hurdle Model In Analysıs of Zero- Inflated Count Dataen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAnadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve Mühendisliken_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kategorisizen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster