Verileri say - Count data

Olarak istatistik , sayım verileri a, istatistiksel veri tipi , bir tür veri gözlemler yalnızca negatif olmayan sunar ki burada tam sayı değerleri {0, 1, 2, 3, ...} ve bu tamsayılar ortaya burada sayma yerine sıralamadan daha fazla . Sayım verilerinin istatistiksel olarak ele alınması, gözlemlerin genellikle 0 ve 1 ile temsil edilen yalnızca iki değer alabildiği ikili verilerden ve aynı zamanda tam sayılardan oluşabilen ancak tek tek değerlerin bir üzerine düştüğü sıralı verilerden farklıdır. keyfi ölçek ve yalnızca göreli sıralama önemlidir

Değişkenleri say

Tek bir sayım verisi parçası genellikle bir sayım değişkeni olarak adlandırılır . Böyle bir değişken rastgele bir değişken olarak ele alındığında , Poisson , iki terimli ve negatif binom dağılımları, dağılımını temsil etmek için yaygın olarak kullanılır.

Grafik inceleme

Numune varyansını stabilize etme özelliğine sahip olmak için seçilen veri dönüşümlerinin kullanımı sayım verilerinin grafiksel incelemesine yardımcı olabilir . Özellikle, verilere bir Poisson dağılımı ile yaklaşılabildiğinde (diğer dönüşümler makul ölçüde geliştirilmiş özelliklere sahip olmasına rağmen) karekök dönüşümü kullanılabilirken, bir binom dağılımı tercih edildiğinde ters sinüs dönüşümü kullanılabilir .

Sayım verilerini diğer değişkenlerle ilişkilendirme

Burada count değişkeni bağımlı bir değişken olarak ele alınacaktır . En küçük kareler ve varyans analizi gibi istatistiksel yöntemler , sürekli bağımlı değişkenlerle başa çıkmak için tasarlanmıştır. Bunlar, karekök dönüşümü gibi veri dönüşümleri kullanılarak sayım verileriyle başa çıkmak için uyarlanabilir , ancak bu tür yöntemlerin birçok dezavantajı vardır; en iyi ihtimalle yaklaşık değerlerdir ve yorumlanması zor olan parametreleri tahmin ederler.

Poisson dağılımı sayımı verilerinden bazıları analizler için temel teşkil edebilir ve bu durumda Poisson regresyon kullanılabilir. Bu, Poisson modelinin varsayımlarının ihlal edildiği durumlarda, binom dağılımını ( binom regresyon , lojistik regresyon ) veya negatif binom dağılımını kullanabilen spesifik model formlarını da içeren genelleştirilmiş lineer modeller sınıfının özel bir durumudur. sayım değerlerinin aralığı sınırlıdır veya aşırı dağılım mevcut olduğunda .

Ayrıca bakınız

• Dağılım indeksi
• Ampirik dağılım işlevi
• Frekans dağılımı

daha fazla okuma

• Cameron, AC ; Trivedi, PK (2013). Sayım Veri Kitabının Regresyon Analizi (İkinci baskı). Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-66727-3.
• Hilbe, Joseph M. (2011). Negatif Binom Regresyon (İkinci baskı). Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-19815-8.
• Winkelmann, Rainer (2008). Sayım Verilerinin Ekonometrik Analizi (Beşinci baskı). Springer. doi : 10.1007 / 978-3-540-78389-3 . ISBN 978-3-540-77648-2.