Comparision of Kernel Functions in Geographically Weighted Regression Model: Suicide Data as an Application

Authors : Tuba KOC, Pelin AKIN

Pages : 333-340

Doi:10.26650/acin.914952

View : 20 | Download : 5

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İntiharın toplumda bıraktığı travmatik izler, kayıplara bağlı yaşanılan duygusal yıkımlar intihar nedenlerinin belirlenmesini oldukça önemli kılmaktadır. Bu çalışmada 2019 yılına ait Türkiye’nin 81 ili için intihar sayısı verisi kullanılmıştır. İntiharı etkileyen faktörler ve mekansal farklılıkların intihar üzerindeki etkileri coğrafi ağırlıklı regresyon modeller (GWR) ile analiz edilmiş ve tahmin yapılmıştır. Farklı kernel fonksiyonları ile birlikte GWR modelleri uygulanmış ve en iyi GWR modeli bisquare kernel fonksiyonu ile bulunmuştur. İntihar sayılarını etkileyen faktörler insani gelişim endeksi, internet kullanıcı oranı ve işsizlik sayısı olarak elde edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde illerin yerleşim yerlerine göre intihar sayılarının farklı faktörlerden etkilendiği görülmektedir. Ayrıca 2019 yılı intihar sayıları ve tahmin değerlerinin haritalandırılması yapılmış ve sonuçlar oldukça benzer bulunmuştur. Ülke genelinde intihar sayısının en yüksek olduğu il İstanbul’dur.
Keywords : Coğrafi Ağırlıklı Regresyon, Çekirdek fonksiyon, İntihar, Mekansal