Sayma verisi regresyon analizi, bağımlı değişkenin Poisson dağılımı ve Negatif binom dağılımı gibi nadir görülen olayların dağılımına sahip olduğu durumlarda, küçük değerlerdeki yığılma nedeniyle normallik varsayımı sağlanmadığında, bazen de incelenen olayın niteliğinden kaynaklı olarak bağımlı değişkenin çok sayıda sıfır değeri almasından dolayı klasik regresyon analizinin kullanılamadığı durumlarda tutarlı ve etkin tahminler üretebilen bir yöntemdir.
Özellikle sosyal bilimlerde ve tıp alanında bağımlı değişkenin herhangi bir dönüşüm yapılmaksızın normal dağılıma sahip olması çok sık rastlanılan bir durum değildir. Sayma verisi regresyon modelleri tam da böyle durumlarda, veriye herhangi bir müdahalede bulunmadan, bazı değerleri çıkarmaya gerek kalmadan açıklanmak istenen olayı olduğu gibi ele alabilmektedir. Bu kitap içerdiği örnekler bakımından en kolaydan daha karmaşığa olacak şekilde okuyucu dostu bir yaklaşım benimsenerek yazılmıştır. Konuyla ilgilenen herkese faydalı olmasını dilerim.
Sayma verisi regresyon analizi, bağımlı değişkenin Poisson dağılımı ve Negatif binom dağılımı gibi nadir görülen olayların dağılımına sahip olduğu durumlarda, küçük değerlerdeki yığılma nedeniyle normallik varsayımı sağlanmadığında, bazen de incelenen olayın niteliğinden kaynaklı olarak bağımlı değişkenin çok sayıda sıfır değeri almasından dolayı klasik regresyon analizinin kullanılamadığı durumlarda tutarlı ve etkin tahminler üretebilen bir yöntemdir.
Özellikle sosyal bilimlerde ve tıp alanında bağımlı değişkenin herhangi bir dönüşüm yapılmaksızın normal dağılıma sahip olması çok sık rastlanılan bir durum değildir. Sayma verisi regresyon modelleri tam da böyle durumlarda, veriye herhangi bir müdahalede bulunmadan, bazı değerleri çıkarmaya gerek kalmadan açıklanmak istenen olayı olduğu gibi ele alabilmektedir. Bu kitap içerdiği örnekler bakımından en kolaydan daha karmaşığa olacak şekilde okuyucu dostu bir yaklaşım benimsenerek yazılmıştır. Konuyla ilgilenen herkese faydalı olmasını dilerim.