Sayıma dayalı elde edilen verilerin modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı genelleştirilmiş poisson regresyonunun kullanılması

Abstract

Bu çalışmada amacı, sayıma dayalı olarak elde edilen akar sayımlarının modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı genelleştirilmiş Poisson regresyonunun uygulanması amaçlanmıştır. Sıfır değer ağırlıklı Poisson regresyonunda, ortalama, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım olmak üzere üç parametre söz konusudur. Çalışmada, aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım oldukça geniş bir aralıkta değişmiştir. Bununla birlikte aşırı yayılım ve sıfır değer ağırlıklı yayılım akar sayımı üzerinde önemli bir etkiye sahip oldukları saptanmıştır (p < 0.01). Çalışmadaki tüm bağımsız değişkenlerin akar sayımı üzerine olan etkileri, istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p < 0.05). Elde edilen sonuçlar, akar sayımları bakımından bölgeler ve varyeteler arası farklılık istatistiksel olarak önemli bulunmuşlardır (p < 0.01). Uyum ölçütleri, olabilirlik oran ve Voung istatistiklerine göre ZIGP'in en iyi model olarak saptanmıştır.

The purpose of this study was to use for zero-inflated generalized Poisson regression in the modelling of mite numbers based on count data. The results of zero-inflated generalized Poisson regression; as mean regression, overdispersion and zero-inflated regression were determined in three parameters. It was obtained that 36% (130 observations) of the total numbers of mite had zero values. The overdispersion and zero-inflated parameter levels range was obtained to be quite high. However, it was found that zero-inflated data and overdispersion had an important effect on mite counts (p < 0.01). The effects of region, month, year, varieties, temperature and humidity were found to be statistically significant on mite counts (p < 0.05). The results showed that the differences among regions and varieties regarding the mite counts were statistically significant (p < 0.01). ZIGP is determined to be best model according to Voung statistics, likelihood ratio and information criteria.