INVESTIGATION OF E-MAIL TRAFFIC BY USING ZERO-INFLATED REGRESSION MODELS

Authors : Yilmaz KAYA, Abdullah YEŞİLOVA

Pages : 51-63

View : 19 | Download : 7

Publication Date : 2012-08-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Sayıma dayalı olarak elde edilen veriler beklenenden fazla sıfır değerine sahip olabilirler. Bu tip verilerin analizinde sıfır değerlerini dikkate alan regresyon yöntemlerinin kullanılması daha uygun olmaktadır. Beklenenden fazla sayıda sıfır değerine sahip bağımlı değişkenin modellenmesinde sıfır değer ağırlıklı Poisson insert ignore into journalissuearticles values(ZIP);, sıfır değer ağırlıklı negatif binomial insert ignore into journalissuearticles values(ZINB);, Poisson Hurdle insert ignore into journalissuearticles values(PH); veya negatif binomial Hurdle insert ignore into journalissuearticles values(NBH); regresyon yöntemlerinin kullanılması daha uygun yaklaşımlardır. Bu çalışmada, Yüzüncü Yıl Üniversitesi insert ignore into journalissuearticles values(YYÜ); e-posta sunucusundan personelin 2009 bahar eğitim öğretim döneminde yaptıkları e-posta trafiği incelenmiştir. Veri kümesinde beklenenden fazla sayıda sıfır insert ignore into journalissuearticles values(%78,9); değerlerin bulunmasından dolayı veri kümesine ZIP, ZINB, PH ve NBH regresyon yöntemleri uygulanmıştır. Gönderilen e-posta sayılarında hem sıfır yayılımı hem de aşırı yayılım olduğundan dolayı aşırı yayılımı ve sıfır yayılımını dikkate alan ZINB ve NBH regresyonlarının doğru sonuçlar gösterdikleri saptanmıştır. Uyum ölçütleri ve Voung istatistiklerine göre ZINB’in veri kümesini açıklayan en iyi model olduğu görülmüştür
Keywords : E postatrafiği, Sıfırdeğerağırlıklımodeller, Sıfıryayılımı, Verimadenciliği