Sağlık Sayım Zaman Serilerinde Poisson Otoregresif Model için Hareketli Blok Bootstrap ile Belirsizlik Tahmini
Open Access
- 18 March 2026
- book chapter
- Published by Özgür Yayınları
- p. 135-154
Abstract
Bu çalışmada, sağlık alanında sayıma dayalı olarak elde edilen anne ölüm sayıları, zaman serisi yöntemleri ile modellenerek bu model üzerinde Klasik Bootstrap ve Hareketli Blok Bootstrap yöntemlerinin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma zaman bağımlılığı içeren sağlık verilerinde bootstrap yöntemlerinin performans karşılaştırmasına yönelik metodolojik bir yaklaşıma dayalı olduğu için analizler tek bir sağlık göstergesi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgulara göre; Hareketli Blok Bootstrap yönteminin sağlık zaman serisinde bağımlılık yapısını daha iyi koruduğu, bu sayede daha gerçekçi standart hatalar ve güven aralıkları ürettiği ve buna bağlı olarak Poisson Otoregresif modeli ve Klasik Bootstrap yöntemine kıyasla daha gerçekçi belirsizlik tahminleri sunduğu elde edilmiştir. Çalışmanın sonuçları, zaman bağımlılığı içeren sağlık verilerinin analizinde kullanılan istatistiksel yöntemin seçiminin, elde edilen çıkarımların doğruluğu ve güvenilirliği açısından kritik öneme sahip olduğunu göstermektedir.Keywords
This publication has 33 references indexed in Scilit:
- Econometric Analysis of Panel Data2021
- Maternal mortality due to hemorrhage: population-based study in TurkeyThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine, 2018
- Regression Analysis of Count Data2013
- Resampling methodsWIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2012
- Modeling Count Data2011
- An introduction to descriptive statistics: A review and practical guideRadiography, 2010
- Observation-driven models for Poisson countsBiometrika, 2003
- Understanding distributions and data typesSeminars in Orthodontics, 2002
- Bootstrapping cointegrating regressionsJournal of Econometrics, 1997
- An Introduction to the Bootstrap1993