Öğrenci başarısızlıklarının analizinde sinir ağları yaklaşımının lojistik regresyon analizi ile karşılaştırılması
Towards analyzing student failures: Neural networks compared with logistic regression analysis
- Tez No: 104467
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÖĞRENCİ BAŞARISIZLIKLARININ ANALİZİNDE SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMININ LOJtSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI Nuray GÜNERİ Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabil i m Dalı Danışman: Doç. Dr. Ayşen APAYDIN Bu çalışma öğrenci başarısızlıklarının nedenlerini tanımlamak ve böylece gelecekte karşılaşılabilecek başarısızlıkları kestirmek için sinir ağlan ile lojistik regresyon yöntemini karşılaştırmayı hedeflemektedir. Lojistik regresyon ve sinir ağlan yöntemleri bireylerin sınıflandınlma oranlanna göre karşılaştınlmıştır. Yöntemler, Gazi Üniversitesi Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi'nden alınan veriler üzerine uygulanmış ve sinir ağlan yöntemi ile elde edilen oranın, lojistik regresyon yöntemine göre elde edilen orandan daha büyük olduğu görülmüştür. 2001, 54 sayfa ANAHTAR KELİMELER: Sinir ağlan, geri beslemeli ağ sistemi, lojistik regresyon
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis TOWARDS ANALYZING STUDENT FAILURES: NEURAL NETWORKS COMPARED WITH LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS Nuray GÜNERİ Ankara University Graduate School of Natural and Applied Science Departmant of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ayşen APAYDIN This study aimed to compare neural networks with logistic regression method to identify causes of student failures and therefore predicting future failures. Logistic regression and neural networks methods have been compared with respect to their correct classification probabilities of individuals. These methods have been applied to a data set taken from Gazi University, Faculty of Commerce and Turizm Education and it is observed that the correct classification probability obtained from neural networks is larger than the correct classification probability obtained from logistic regression. 2001, 54 pages. KEY WORDS: Neural network, backpropagation, logistic regression
Benzer Tezler
- Başarı ve başarısızlığa yüklenen nedenlere ilişkin sınıf öğretmenliği anabilim dalı öğrenci görüşleri
Views of students of department of primary school education on reasons attributed to achievement and failure
ÖZLENEN ÖZDİYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MELEK DEMİREL
- İlkokul öğrencilerinin matematik tutumlarına ilişkin bir ölçek geliştirilmesi
Developing a scale on the attitudes of primary school students in mathematics
NUR BENİZ YETGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA YEŞİLYURT
- Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi
A data mining approach to students' academic performance modeling in online learning environment based on their interaction data
GÖKHAN AKÇAPINAR
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ALTUN
- Lise öğrencilerinin okul başarısızlıklarının altında yatan, depresyonla ilişkili otomatik düşünme kalıpları
An investigation of automatic thoughts and depression related with school achievements in high school students
NERGÜZ BOZKURT
Doktora
Türkçe
1998
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDA AYSAN
- Lise öğrencilerinin öznel iyi oluşunu etkileyen faktörlerin incelenmesi
Investigation of factors affecting subjective well-being of high school students
TUBA YALDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimKarabük ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇAĞATAY KILINÇ