Yapay sinir ağları ile lojistik regresyon analizi'nin karşılatırılması
Comparison of artificial neural networks and logistic regression analysis
- Tez No: 158020
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MEVLÜT TÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
ÖZET Bu çalışmada, 2003-2004 Eğitim-Öğretim yılında Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi 1, 2, 3 ve 4'üncü sınıf öğrencilerinin alkol kullanma alışkanlıklarını tespit etmek için Gençlik Anketi'nin alkolle ilgili sorulan ve Frontal Lob Kişilik Ölçeği'nden elde edilen veriler kullanılarak, öğrencilerin alkol kullanımını etkileyen faktörlerin Lojistik Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağlan ile incelenmesi ve bu yöntemlerin alkol kullanan ve kullanmayan öğrencileri ayırmadaki performanslarının ROC eğrisi yöntemiyle karşılaştırılması amaçlandı. Lojistik Regresyon Analizi sonucunda ders dışındaki zamanlarda bar, disko, kafe ya da kahvehaneye gitme (OR=1.920; p
Özet (Çeviri)
COMPARISON OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS SUMMARY In this study, in order to determine severity of alcohol use among 1, 2, 3 and 4th year students in Trakya University Medical Faculty 2003-2004 season, Youth Questionnaire and Frontal Lobe Personality Scale were performed. The factors that affect students' alcohol use behaviors were examined by Logistic Regression Analysis and Artificial Neural Networks. In order to evaluate their success on separation of alcohol user and non-user students, these methods' performance were compared using ROC curve method. Logistic Regression Analysis showed that the following variables effect alcohol use behaviors of students considerably high: to go to bar, disco or cafe in their spare time (OR=1.920; p
Benzer Tezler
- Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulmasında istatistiksel yöntemlerin ve yapay sinir ağlarının kullanılması: Kumluca-Ulus (Bartın) bölgesi
Usage of statistical techniques and artificial neural networks in producing landslide susceptibility maps based on geographical information systems: Kumluca-Ulus (Bartın) region
NESLİHAN YÜKSEL
Doktora
Türkçe
2007
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HÜSNÜ AKSOY
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması 'bankacılık müşteri veri tabanı üzerinde bir uygulama'
Comparison of classification techniques in data mining 'an application in banking customer database'
ÖZGÜR ÇAKIR
- Yükseköğretimde öğrenci başarılarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerinin kullanılması
The usage of artifical neural network and logistic regression methods in the classification of student achievement at higher education
GÜLÇİN ÇIRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK