Abstract
Poisson regresyon modeli, belli bir zaman periyodunda meydana gelen olaylara uygulanan bir regresyon modelidir. Bu modelde bağımlı değişken kesikli yani sayma verilerinden oluşur. Bu bakımdan regresyon modellerinin özel bir türüdür. Bunun yanı sıra Poisson regresyon modeli genelleştirilmiş doğrusal modeller arasında yer alır ve uygulamalarda en sık kullanılan yöntemlerden biridir. Bu model eşit yayılım gösteren veriler için uygulanmaktadır. Ancak çoğu zaman veri setleri Poisson modelinin varsayımlarını sağlamamaktadır. Bazen de veri seti hastalık, gözlemlenen kişinin ya da nesnenin kaybolması gibi nedenlerden dolayı sansürlü hale gelmektedir. Bu gibi bağımlı değişkenin sansürlü olması durumunda fazla veya az yayılım gösteren sayım verilerinin modellenmesi için sansürlü regresyon modelleri uygundur. Bu çalışmada sansürlü ve sansürsüz Poisson regresyon modelleri ele alınmıştır. Her iki model IRR (insidans oranı), uyum iyiliği ve bilgi kriterleri yardımıyla karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda sansürleme yapılacak noktanın iyi seçilmesi durumunda sansürlü Poisson regresyon modelinin daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.