In this study zero-inflated generalized Poisson
regression was applied to the modelling of mite
numbers data based on count. The subjects of the zero-inflated generalized
Poisson regression are three parameters as mean, overdispersion and
zero-inflated dispersion. The
overdispersion and zero-inflated dispersion
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).
It was obtained that 36% (130 observations) of the total numbers of mite had
zero values. The effects of all independent variables 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).
Bu çalışmada, sayıma dayalı olarak elde edilen
akar sayımlarının modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı genelleştirilmiş
Poisson regresyonunun uygulaması yapılmıştır. Sıfır değer ağırlıklı
genelleştirilmiş 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 yayılımın
akar sayımı üzerinde önemli bir etkiye sahip oldukları saptanmıştır
(p < 0.01). Akar sayımlarının %36’sı (130 gözlem) sıfır
gözlemlerden oluşmaktadır. Çalışmaya dahil edilen tüm bağımsız değişkenlerin
akar sayımı üzerine olan etkileri istatistiksel olarak önemli bulunmuştur
(p < 0.05). Akar sayımları bakımından bölgeler ve çeşitler arası
farklılığın istatistiksel olarak önemli oldukları saptanmıştır (p < 0.01).
Akar sayımı Aşırı yayılım Sıfır değer ağırlıklı veriler Sıfır değer ağırlıklı Poisson regresyonu
Subjects | Engineering |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | March 31, 2017 |
Acceptance Date | March 7, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 27 Issue: 1 |