Geri Dön

Öğrenci başarısızlıklarının analizinde sinir ağları yaklaşımının lojistik regresyon analizi ile karşılaştırılması

Towards analyzing student failures: Neural networks compared with logistic regression analysis

  1. Tez No: 104467
  2. Yazar: NURAY GÜNERİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN APAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Sinir ağlan, geri beslemeli ağ sistemi, lojistik regresyon, Geri bildirim, Lojistik regresyon analizi, Sinir ağları, Neural network, backpropagation, logistic regression, Feedback, Logistic regression analysis, Nerve net
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

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.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    17259

    Yurt dışından dönen işçi çocuklarının uyum problemlerinin okul başarılarına etkisi ve Türkiye'de yetişen öğrencilerle karşılaştırılması

    The effect of adaptation problems on the academic archievement of the children of the Turkish workers returning from abroad compared with the ones brought up in Turkey

    ŞÜHEDA ÖZBEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İHSAN TURGUT

  2. Tez No

    231464

    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

    Türkçe

    2008

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. MELEK DEMİREL

  3. Tez No

    590053

    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

    Türkçe

    2019

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA YEŞİLYURT

  4. Tez No

    548557

    İlkokul ve ortaokul öğrencilerinin İngilizce dersine yönelik tutumlarının farklı değişkenlere göre incelenmesi

    A research about primary school and middle school students' attitudes towards English lesson according to different variables

    EZGİ KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SAİD TORTOP

  5. Tez No

    381422

    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

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ALTUN

Geri Dön