Modeling of Count Data and an Application on Iraq High Frequency Telephone Survey

Abstract

Bu tez çalışmasında Ocak 2021 Irak Yüksek Frekanslı Telefon Anketi (IHFPS)'nden elde edilen son 7 gün içinde hanede gelir elde etmek amacıyla çalışan kişi sayısı değişkeni için sayma verisi regresyon modellerinden uygun modelin tespit edilmesi ve belirlenen uygun modeldeki bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde nasıl bir etkisi olduğunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada değişken seçimi için geriye doğru değişken seçim yöntemi kullanılmıştır. Bağımlı değişkenin az yayılım gösterdiği ve Poisson regresyon modelinin tahmin için uygun model olmadığı belirlenmiştir. Sayma verilerinin az yayılım göstermesi durumunda kullanılan Genelleştirilmiş Poisson ve COM-Poisson ile modeller tahmin edilmiş ve 10 bağımsız değişkenli model için en iyi performans gösteren modelin AIC değeri dikkate alındığında COM-Poisson regresyon modeli olduğu tespit edilmiştir. Analiz sonucunda; hanehalkı sayısı, son 7 günde hanehalkının bakliyat yediği gün sayısı, son 7 günde hane fertlerinin ana yemek olarak et, yumurta ya da balık yedikleri gün sayısı, son 7 günde hane halkının meyve tükettiği gün sayısı, son 7 günde hane halkının yağ tükettiği gün sayısı arttıkça son 7 gün içinde hanede gelir elde etmek için çalışan kişi sayısının artış göstereceği belirlenmiştir. Son 7 gün içinde hanehalkının yiyecek bulamadığı veya yiyecek alacak parası olmadığı için bir günde yenen öğün sayısını azalttığı gün sayısı arttıkça son 7 gün içinde hanede gelir elde etmek için çalışan kişi sayısının azalış göstereceği belirlenmiştir Ayrıca eğitim durumu, aile geçimini sağlama durumu ve yaşam alanı türü değişkenlerinin de son 7 gün içinde hanede gelir elde etmek için çalışan kişi sayısı üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

In this thesis study, determining the suitable model from the count data regression models for the variable of the number of people working to generate income in the household in the last seven days obtained from the January 2021 Iraq High-Frequency Telephone Survey (IHFPS) and determining how the independent variables in the specified appropriate model affect the dependent variable were aimed. The backward variable selection method was used for variable selection in the study. It was determined that the dependent variable showed little spread and the Poisson regression model was not suitable for estimation. Models were estimated with Generalized Poisson and COM-Poisson, which were used in case the count data showed little spread, and it was determined that the best-performing model for the model with ten independent variables was the COM-Poisson regression model, considering the AIC value. As a result of the analysis, the number of households, the number of days that the household ate legumes in the last seven days, the number of days that the household members ate meat, eggs or fish as the main meal in the previous seven days, the number of days the household consumed fruit in the last seven days, as the more the number of days the household consumed oil in the last seven days, it has been determined that the number of people working to earn income in the household will increase in the previous seven days. It has been determined that the number of people working to earn income in the household in the last seven days will decrease as the number of days in which the household has reduced the number of meals eaten in a day because they cannot find food or do not have money to buy food in the last seven days. In addition, it was concluded that the variables of education level, family livelihood status and type of place of residence were also influential on the number of people working to earn income in the last seven days.