Genelleştirilmiş lineer karma modellerde klasik ve Bayesçi yaklaşımların karşılaştırılması

İstatistik bilimindeki iki ana yaklaşım olan klasik ve Bayesci yaklaşım birbirlerine alternatif olarak kullanılabilmektedir. R yazılımı gibi bilgisayar programlarının geliştirilmesiyle birlikte Bayesci yaklaşımının uygulamada kullanımı daha pratik hale gelmiştir. Bu çalışmada, Poisson dağılımı gösteren değişkenlerin modellenebilmesini sağlayan genelleştirilmiş lineer karma modellerde klasik ve Bayesci yaklaşımla yapılan analizler verilmiş olup iki yaklaşım yöntem ve sonuç bakımından karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; Bayesci yaklaşımın klasik yaklaşıma alternatif olarak kullanılabileceği, parametre tahminlerinin iki yaklaşımda da birbirine yakın olduğu gözlemlenmiş ve Bayesci yaklaşımın kullanılması önerilmiştir. Anahtar sözcükler: Genelleştirilmiş Lineer Karma Modeller, Bayesci Yaklaşım, Klasik Yaklaşım, MCMC Yöntemleri, Poisson Regresyon.

The two main approaches in statistics science, classical and Bayesian, can be used as alternatives to each other. With the development of computer programs such as R software, the use of Bayesian approach in practice has become more practical. In this study, classical and Bayesian approaches are analyzed in generalized linear mixed model which allow modeling of variables follows Poisson distribution and the approaches are compared in terms of method and result. As a result, it has been observed that the Bayesian approach can be used as an alternative to classical approach, parameters' estimates are close to each other in both approaches, and the use of the Bayesian approach has been suggested. Keywords: Generalized Linear Mixed Models, Bayesian Approach, Classical Approach, MCMC Methods, Poisson Regression.