Sıfır Değer Kesilmiş Modellerin Regresyon Analizindeki Avantajları: Küçük Ortalama Değerler Üzerine Bir İnceleme

Abstract

Bu çalışmada, pozitif sayım verilerinin modellenmesinde en sık kullanılan zero-truncated regresyon modellerinden ikisi Sıfır değer kesilmiş Poisson, Sıfır değer kesilmiş Negatif Binom ile klasik Poisson ve Negatif Binom regresyon modelleri karşılaştırılmış ve bağımlı değişkenin ortalamasının model seçimindeki rolü incelenmiştir. Öncelikle bağımlı değişken için farklı ortalama değerleri kullanılarak simülasyonlar gerçekleştirilmiş, ardından iki farklı gerçek veri seti üzerinden model performansları karşılaştırılmıştır. Gerçek veri setleri, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yayımlanan suç verileri kullanılarak oluşturulmuştur. En uygun modelin belirlenmesinde AIC, BIC ve residual grafikleri kullanılmıştır. Bağımlı değişkenin ortalamasının 5’ten küçük olduğu durumlarda, sıfır değer kesilmiş modellerin daha üstün bir performans sergilediği tespit edilmiştir.