Geri Dön

Model building of logistic regression models

Lojistik regresyon modellerinde model kurulması

  1. Tez No: 150836
  2. Yazar: ÖZGÜL VUPA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERDAR KURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: İkili Değişken, Adımsal Lojistik Regresyon (İleriye Doğru, Geriye Doğru), Odds Oranı, Olabilirlik Oran Testi (G), Binary Variable, Stepwise Logistic Regression (Forward, Backward), Odds Ratio, Likelihood Ratio Test (G)
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

ÖZET Lojistik regresyon analizi ikili bağımlı değişkenleri modellemek için uygulanabilen en popüler regresyon tekniklerinden biridir. Lojistik regresyon X,,X2,...,Xp gibi bağımsız değişkenleri ile iki olası kategori için 0 veya 1 gibi kodlanmış Y ikili bağımlı değişkeni arasındaki ilişkiyi tanımlamakta kullanılan matematiksel modelleme yaklaşımıdır. Burada bağımsız değişkenler seti sürekli, kesikli, ikili veya bunların karışımı olabilir. Bu çalışmada, lojistik regresyon ile ilgilenilmektedir. Başka bir deyişle, bu çalışmada basit ve çoklu lojistik regresyon model yapılan ve onların bazı anahtar özellikleri özellikle de odds oranının bu modellerden nasıl hesaplanabildiği araştırılmaktadır. En çok olabilirlik yöntemleri lojistik modelin parametrelerini tahmin etmek için kullanılır. Katsayıların yorumu odds oran değerleri kullanılarak yapılmaktadır. Model gereğinden fazla değişken içerdiği zaman, daha büyük standart hatalar elde edilmektedir. Bu nedenle, değişkenler arasındaki en iyi modeli bulmak için bazı yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin son model denklemleri birbirinden farklılık gösterebilmektedir. Burada amaç“en iyi”modeli bulabilmektir. Çalışmada lojistik regresyon modeli, İzmir ilindeki akciğer kanserli 1200 hastaya ilişkin veriler kullanarak geliştirilmiştir. Çalışmada tek değişkenli lojistik regresyon çözümlemesi, ileriye doğru seçim ve geriye doğru eleme yöntemleri uygulanmıştır. Çözümlemeler SPSS paket programı kullanılarak yapılmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Logistic r egression a nalysis i s t he m ost p opular r egression t echniques a vailable for modeling dichotomous dependent variables. Logistic regression is a mathematical modeling approach that is used to describe the relationship of several predictor (independent) variables X,,X2,...,Xp to a dichotomous dependent variable Y, where Y is typically coded as 0 or 1 for its two possible categories. Here, a set of independent variables may be continuous, discrete, dichotomous (binary) or a mixture of any of these. In this study, a logistic regression model is concerned. In other words, this study investigates the simple and multiple logistic regression model forms and several of their key features, particulary how an odds ratio can be estimated from them. Maximum likelihood procedures are used to estimate the model parameters of a logistic model. Interpretation of the coefficients is explained by using odds ratio values. When the model includes more variables than needed, the greater estimated standard errors become. For this reason, there are some methods to find the best fitting through variables for the model. The final model equations of these methods can be different from each others. Here, the aim is to determine the“best”model. A logistic regression model is developed by using a database of 1200 patients with lung cancer in İzmir. In order to obtain a solution, univariate analysis, forward selection and backward elimination methods are applied to cancer data. The SPSS software package is used and results are evaluated.

Benzer Tezler

  1. Nonlineer lojistik regresyon ve uygulaması

    Nonlinear logistic regression and its application

    ESRA ZEYNEP ŞENSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyoistatistikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ERAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ

  2. İstatistiksel uygulamalarda lojistik regresyon analizi

    Logistic regression analysis in statistical applications

    ERSAN ÜRÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    MatematikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MÜJGAN TEZ

  3. Kültürel peyzajın yaya yoğunluğu üzerindeki etkisinin değerlendirilmesine yönelik bir yöntem önerisi: İstanbul Tarihi yarımada-Hanlar bölgesi örneği

    A method proposal for evaluation of the effect of cultural landscape on pedestrian density: The case of Istanbul Historical peninsula-Hanlar district

    ZERRİN HOŞGÖR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR

  4. Genelleştirilmiş lineer modellerde model seçimi üzerine alternatif bir yaklaşım

    An alternative approach on model selection in generalized linear models

    ÖZLEM KORUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Matematikİstanbul Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADRİ ULAŞ AKAY

  5. PISA 2022 Türkiye örnekleminde bilgi ve iletişim teknolojisi kaynakları kullanımının okuma performansını yordama durumunun veri madenciliği teknikleriyle incelenmesi

    Examining the predictive status of information and communication technology resources use on reading performance in PISA 2022 Turkey sample with data mining techniques

    BARIŞ ŞAYBAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SALİH BİRİŞÇİ