• Buradasın

    Negatif Binom Regresyon ne zaman kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Negatif binom regresyon modeli, aşağıdaki durumlarda kullanılır:
    1. Bağımlı değişken pozitif tam sayı olduğunda 12. Bu, günlük müşteri sayısı, bir hastanın bir yıl içinde doktora gitme sayısı veya bir şirketin yıllık dava sayısı gibi veriler için uygundur 1.
    2. Varyans ortalamadan büyük olduğunda 23. Bu durumda, Poisson modelindeki varsayım olan ortalama = varyans durumu geçerli değildir ve negatif binom modeli daha iyi tahminler yapar 23.
    3. Aşırı saçılma (overdispersion) varsa 14. Eğer veri setinde sıfır şişmesi (zero-inflation) varsa, özel modeller (Zero-Inflated Poisson veya Zero-Inflated Negative Binomial) gereklidir 1.
    Negatif binom regresyon, aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır ve kategorik ve sürekli değişkenleri birlikte kullanabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kikareakademi.com
        1
      2. 9lib.net
        2
      3. statorials.org
        3
      4. acarindex.com
        4
      5. semanticscholar.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyon analizi neden yapılır?

    Regresyon analizi çeşitli nedenlerle yapılır: 1. Değişkenler Arasındaki İlişkileri Anlamak: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyerek, bu değişkenlerin nasıl etkileşime girdiğini anlamak için kullanılır. 2. Tahminlerde Bulunmak: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır, özellikle finans ve pazarlama gibi alanlarda önemlidir. 3. Hipotezleri Test Etmek: Değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılır. 4. Kararları Optimize Etmek: İşletmelerin ve araştırmacıların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için verileri analiz eder ve en uygun matematiksel modeli bulur.
    5 kaynak

    Regresyon analizinde örnek sorular nelerdir?

    Regresyon analizinde örnek sorular şunlardır: 1. Gayrimenkul Fiyatlandırması: Konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi faktörlerin mülk fiyatlarını nasıl etkilediğini belirlemek için çoklu regresyon kullanılabilir. 2. Pazarlama Analizi: Reklam harcamalarındaki değişikliklerin satış gelirini nasıl etkilediğini değerlendirmek için doğrusal regresyon kullanılabilir. 3. Sağlık: Tıbbi araştırmalarda, bir hastanın çeşitli risk faktörlerine dayanarak bir durumu geliştirme olasılığını tahmin etmek için lojistik regresyon kullanılabilir. 4. Eğitim: Yaşın okuma başarısının anlamlı bir yordayıcısı olup olmadığını belirlemek için basit regresyon kullanılabilir. 5. Finansal Tahmin: Bir şirketin, bir ürün için ne kadar reklam harcaması yaptığında ne kadar ürün satacağını tahmin etmek için doğrusal regresyon analizi yapılabilir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi formülü nedir?

    Regresyon analizi formülü şu şekilde ifade edilir: Y = MX + b. Burada: - Y, regresyon denkleminin bağımlı değişkenidir; - M, regresyon denkleminin eğimidir; - X, regresyon denkleminin bağımsız değişkenidir; - b, denklemin sabitidir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi ne zaman kullanılır?

    Regresyon analizi, çeşitli alanlarda veri odaklı içgörüler elde etmek ve bilinçli kararlar almak için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: Finans ve ekonomi: Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek, makroekonomik veriler arasındaki ilişkileri analiz etmek. Sağlık: Hastalıkların yayılma hızını, risk faktörlerini ve tedavinin etkinliğini değerlendirmek. Pazarlama: Satış verileri ve tüketici trendlerini analiz ederek stratejileri optimize etmek. Mühendislik ve doğa bilimleri: Ürünlerin satışlarını, fiyat, reklam harcamaları ve mevsimsel etkilerle ilişkilendirmek. Eğitim: Öğrencilerin akademik başarılarını etkileyen faktörleri analiz etmek. Ayrıca, regresyon analizi makine öğrenimi ve büyük veri uygulamalarında da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı nedir?

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı, bağımsız değişkenlerin kendi aralarında korelasyon olmaması anlamına gelir. Bu varsayım, çoklu regresyon analizinde, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini doğru bir şekilde incelemek için gereklidir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi örnekleri nelerdir?

    Regresyon analizi örnekleri çeşitli alanlarda karşımıza çıkar: 1. Gayrimenkul Fiyatlandırması: Bir gayrimenkul analisti, konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi faktörlerin mülk fiyatlarını nasıl etkilediğini belirlemek için çoklu regresyon kullanabilir. 2. Pazarlama Analizi: Bir şirket, reklam harcamalarındaki değişikliklerin satış gelirini nasıl etkilediğini değerlendirmek için doğrusal regresyon kullanabilir. 3. Sağlık Hizmetleri: Tıbbi araştırmalarda, lojistik regresyon, bir hastanın çeşitli risk faktörlerine dayanarak bir durumu geliştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılır. 4. Finans Sektörü: Hisse senedi fiyatlarındaki eğilimi anlamak ve sigorta alanındaki riskleri değerlendirmek için regresyon analizi kullanılır. 5. Üretim: Değişkenlerin ilişkisini değerlendirerek daha iyi performans sağlamak.
    5 kaynak

    Negatif binom dağılımı nedir?

    Negatif binom dağılımı, belirli sayıda başarıya ulaşmak için gereken deneme sayısını hesaplamada kullanılan kesikli bir olasılık dağılımıdır. Bu dağılımın temel özellikleri şunlardır: - Deneme Sayısı: Toplam 'n' deneme yapılır. - Başarı ve Başarısızlık: Her denemenin iki olası sonucu vardır: başarı ve başarısızlık. - Başarı Olasılığı: Her denemede başarı olasılığı (p) aynıdır. - Bağımsızlık: Denemeler bağımsızdır, bir denemenin sonucu diğerlerini etkilemez. - Hedef: Önceden belirlenen 'r' başarıya ulaşılana kadar deneme yapılır. Negatif binom dağılımı, binom dağılımına benzer ancak binomda deneme sayısı sabitken, negatif binomda başarı sayısı sabittir.
    5 kaynak