Geri Dön

Lojistik regresyonlarda değişken seçimi

Variable selection in logistic regression

  1. Tez No: 112448
  2. Yazar: HASAN ÖNDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEL CEBECİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

oz YÜKSEK LİSANS TEZİ LOJİSTİK REGRESYONLARDA DEĞİŞKEN SEÇİMİ HASAN ÖNDER ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI Danışman: Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Yıl: 2001, Sayfa: 63 Jüri: Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Doç. Dr. G. Tamer KAYAALP Doç. Dr. Sadullah SAKALLIOĞLU Bu çalışmada, Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Koyunculuk Araştırma ve Uygulama Ünitesi'nden elde edilen veriler kullanılarak lojistik regresyonlarda değişken seçimi yöntemi olarak İleri doğru seçim, Geriye doğru eleme, Adımsal ve en iyi alt kümeler yöntemleri uygulanmıştır. Model yapılandırmasında kullanılan değişkenler; bağımlı değişken sınıflandırılmış Sütten Kesim Ağırlığı (SKA) ve bağımsız değişkenler doğum Ağırlığı (DA), Irk (IRK), Cinsiyet (CİNS) ve Doğum Tipi (DT) olarak belirlenmiştir. Analizler sonucunda farklı değişken seçimi yöntemlerinin farklı değişkenler içeren modeller oluşturduğu görülmekle birlikte tüm modellerin %5 önem düzeyinde istatistiki açıdan önemli olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte, tüm modellerin CİNS ve DT değişkenlerini içerdiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak herhangi bir yöntemin bir diğerine üstünlüğü olmadığına ancak En İyi Alt Kümeler yönteminin tüm olası modellerin incelenmesi açısından önerilebileceği fakat bu yöntemde zaman ve işlem fazlalığından kaynaklanabilecek sorunlardan dolayı adımsal yönteminde önerilebileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler : Lojistik Regresyon, Değişken Seçimi, İleri Doğru Seçim, Geriye Doğru Eleme, En İyi Alt Kümeler

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MSc THESIS VARIABLE SELECTION IN LOGISTIC REGRESSION HASAN ONDER DEPARTMENT OF ANIMAL SCIENCE INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor: Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Year: 2001, Pages: 63 Jury : Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Assoc. Prof. Dr. G. Tamer KAYAALP Assoc. Prof. Dr. Sadullah SAKALLIO?LU In lids study, forward, backward, stepwise and best subset procedure as variable selection in logistic regression were used for data obtained from Çukurova University, Agricultural Faculty, Sheep Research and Application Unit. Weaning weight as dependent variable, birth weight, bred, sex and birth type as independent variables were determined in the model building. Analysis showed that, different variable selection methods built models contained different variables but also all models were statistically significant (p

Benzer Tezler

  1. En çok olabilirlik tahminlerinde yan azaltma yaklaşımı

    Bias reduction approach in maximum likelihood estimates

    SİMGE KAVAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY

  2. Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak inşaatta risk tabanlı maliyet tahmini

    Risk-based cost estimation in construction by employing machine learning techniques

    AYNUR HÜRRİYET TÜRKYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL POLAT TATAR

  3. A study to ascertain the macroeconomic leading indicators of the financial crisis of 2008-2009 in selected developing countries using a parametric early warning system

    Seçili gelişmekte olan ülkelerde 2008-2009 finansal krizinin makro ekonomik öncü göstergelerini parametrik erken uyarı sistemi kullanarak belirlemeye yönelik çalışma

    DEVRİM ÇİFTCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bankacılıkİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK YENER

  4. Modeling educational data with machine learning methods

    Eğitim verilerinin makine oğrenmesi algoritmaları kullanılarak modellenmesi

    AYŞE İLKNUR DİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR

  5. Prediction of death on international stroke trial dataset with the comparison of different statistical methods

    International stroke trial veri setindeki ölüm tahmininin farklı istatistiksel yöntemlerle kıyaslanması

    ALPER UMUT TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ KARAMAN