Zero Truncated Models in Regression Analysis: An Examination of Their Advantages on Small Mean Values

Rıdvan Kara; Abdullah Yeşilova

Makale detayları

Zero Truncated Models in Regression Analysis: An Examination of Their Advantages on Small Mean Values

Yazarlar:

Rıdvan Kara | Abdullah Yeşilova

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı İstatistik

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 1, pp.102-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001344500

pISSN:

1300-5413

Anahtar kelimeler:

Özet:

 In this study, two of the most commonly used zero-truncated regression models for modeling positive count data, namely Zero Truncated Poisson and Zero Truncated Negative Binomial, are compared with the classical Poisson and Negative Binomial regression models. The role of the mean of the dependent variable in model selection is examined. Simulations were first conducted using different mean values for the dependent variable, followed by a comparison of model performances using two different real data sets. The real data sets were constructed using crime data published by Turkish Statistical Institude TSI. AIC, BIC, and residual plots were utilized to determine the most suitable model. The study found that zero-truncated models perform better when the mean of the dependent variable is below 5, compared to classical models.

 In this study, two of the most commonly used zero-truncated regression models for modeling positive count data, namely Zero Truncated Poisson and Zero Truncated Negative Binomial, are compared with the classical Poisson and Negative Binomial regression models. The role of the mean of the dependent variable in model selection is examined. Simulations were first conducted using different mean values for the dependent variable, followed by a comparison of model performances using two different real data sets. The real data sets were constructed using crime data published by Turkish Statistical Institude TSI. AIC, BIC, and residual plots were utilized to determine the most suitable model. The study found that zero-truncated models perform better when the mean of the dependent variable is below 5, compared to classical models.

 In this study, two of the most commonly used zero-truncated regression models for modeling positive count data, namely Zero Truncated Poisson and Zero Truncated Negative Binomial, are compared with the classical Poisson and Negative Binomial regression models. The role of the mean of the dependent variable in model selection is examined. Simulations were first conducted using different mean values for the dependent variable, followed by a comparison of model performances using two different real data sets. The real data sets were constructed using crime data published by Turkish Statistical Institude TSI. AIC, BIC, and residual plots were utilized to determine the most suitable model. The study found that zero-truncated models perform better when the mean of the dependent variable is below 5, compared to classical models.

 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 5ten küçük olduğu durumlarda, sıfır değer kesilmiş modellerin daha üstün bir performans sergilediği tespit edilmiştir.

Makale detayları

Zero Truncated Models in Regression Analysis: An Examination of Their Advantages on Small Mean Values

Yazarlar:

Rıdvan Kara | Abdullah Yeşilova

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı İstatistik

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 1, pp.102-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001344500

pISSN:

1300-5413

Negative binom

Poisson

Zero truncated negative binom

Zero truncated poissonNegatif binom

Poisson

Sıfır değer kesilmiş negatif binom

Sıfır değer kesilmiş poisson

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Rıdvan Kara | Abdullah Yeşilova

Yayıncı: Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar: Uygulamalı İstatistik

Dergi: Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 1, pp.102-112

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2025

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001344500

pISSN: 1300-5413

Sayı

Yazarlar:

Rıdvan Kara | Abdullah Yeşilova

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı İstatistik

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 1, pp.102-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001344500

pISSN:

1300-5413