Poisson regresyon ve bir uygulama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GİZEM AÇIKYÜREK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): AYTEN YİĞİTER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Regresyon analizinde, bağımlı (yanıt) değişken sayısal, normal dağılımlı ya da iki değerlidir. Birçok araştırmada, bağımlı değişken için durumların sayıldığı sayımlardan/tam sayılardan oluşan bir veri kümesi elde edilmektedir. Literatürde sayım verilerinin modellenmesi ve analizine büyük önem verilmektedir. Poisson regresyon sayım verilerinin modellenmesinde oldukça sık kullanılan genelleştirilmiş doğrusal modeller ailesinin bir üyesidir, ancak deneysel verilerde aşırı yayılım/az yayılım veya aşırı sıfır gözlemlendiği durumlarda kısıtlı kullanıma sahiptir. Bu durumların çözümü için, negatif binom, bol sıfırlı ve engel regresyon modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada, genelleştirilmiş doğrusal modeller kısaca tanıtılmıştır; bağımlı değişkenin sayma verisi olduğu durumlarda Poisson regresyon modeli ve bu modelin kısıtları açıklanmıştır. Negatif binom, bol sıfırlı ve engel(hurdle) modelleri ile ilgili bilgiler verilmiştir. Poisson, negatif binom, bol sıfırlı ve engel regresyon modelleri kullanılarak Sosyal Güvenlik Kurumu'ndan alınan 2000 ile 2014 yılları arasındaki malulen emekli sayılarını kapsayan veriler modellenmiştir. Verilerde malulen emekli sayısı bağımlı değişken; yıl, yaş, cinsiyet, bağlanan aylık, çalıştığı gün sayısı ve emekli olduğu bölge bağımsız değişkenler olarak kabul edilmiştir. En iyi modeli bulmak için ve model parametrelerinin tahmini için SPSS ve R programları kullanılmıştır. Türkiye'deki malulen emekli sayılarını etkileyen faktörlerin bulunması sosyal güvenlik sistemindeki düzenlemeler açısından faydalı olacaktır. Anahtar kelimeler: Genelleştirilmiş doğrusal modeller, Poisson regresyon, Negatif binom regresyon, Bol sıfırlı regresyon modelleri, Engel modeller, Malulen emekli sayısı