Geri Dön

Çoklu bağlantı durumunda ikili (binary) lojistik regresyon modelinde gerçekleşen 1.tip hata ve testin gücü

The observed type 1 error and power of logistic regression model under multicollinearity

  1. Tez No: 196464
  2. Yazar: YELİZ KAŞKO
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MUHİP ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, ikili bağımlı değişken, çoklu bağlantı, I. tiphata, testin gücü, Logistic regression analysis, binary response variable, multicollinearity, type Ierror, power of the test
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

ÖZETYüksek Lisans TeziÇOKLU BAĞLANTI DURUMUNDA İKİLİ (BİNARY) LOJİSTİK REGRESYONMODELİNDE GERÇEKLEŞEN I. TİP HATA VE TESTİN GÜCÜYeliz KAŞKOAnkara Üniversitesi FenBilimleri Enstitüsü ZootekniAnabilim DalıDanışman: Doç. Dr. M. Muhip ÖZKANBu tez çalışmasında, iki kategorili (binary) bağımlı değişken ile aralarında çeşitli derecelerdenkorelasyon bulunan sürekli yapıdaki bağımsız değişkenlerin yer aldığı lojistik regresyonmodelleri, I. tip hata ve testin gücü bakımından birbirleriyle karşılaştırılarak bu analiztekniğinin çoklu bağlantıdan nasıl etkilendiği simülasyon yaklaşımı ile araştırılmıştır. Sürekliyapıdaki dört bağımsız değişkenin yer aldığı simülasyon denemesinde, bağımlı değişken 1 ile2 olarak kodlanmış eşit sayıdaki verilerden oluşmuştur. 1 ve 2 kodlu verilere karşılık gelensürekli değişkenler standart normal gösteren populasyondan çekilen tesadüf örnekleridir.Bağımsız değişkenler arasında sırasıyla 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 ve 0.9korelasyon söz konusu olduğunda her bir örnek genişliğinde (10, 20, 30, 40) 100.000 (yüzbin)simülasyon denemesi sonucunda lojistik regresyon modelinde ampirik olarak gerçekleşen I.tip hata olasılığı ve güç değerleri hesaplanmıştır. Güç değerlerinin hesaplanmasında 1 ve 2olarak kodlanan grupların alınmış oldukları populasyon ortalamaları arasındaki farklar (δ) 0.5,1.0, 1.5 ve 2 standart sapma olarak belirlenmiştir. Sonuçta, bağımsız değişkenler arasındayüksek korelasyon olarak tanımlanan çoklu bağlantı varlığının, tüm örnek genişliklerinde I.tip hata olasılığını etkilemezken, testin gücünü önemli ölçüde düşürdüğü gözlenmiştir.2007, 48 sayfa

Özet (Çeviri)

ABSTRACTMaster ThesisTHE OBSERVED TYPE I ERROR AND POWER OF LOGISTIC REGRESSIONMODEL UNDER MULTICOLLINEARITYYeliz KAŞKOAnkara University GraduatesSchool of Natural and Applied Sciences Department ofAnimal ScienceSupervisor: Assoc. Prof. Dr. M. Muhip ÖZKANIn this study, the effect of multicollinearity, which is defined as high correlation, on the TypeI error and test power of the binary logistic regression were studied. To do this, one dependentvariable that consists of 1 and 2 and four continuous independent variables that wererandomly drawn from the standardized normal distribution were taken into consideration inthe constructed binary logistic regression model. To calculate the Type I error and test-power,the simulation study was performed 100.000 times. The simulation study repeated for thesample sizes of 10, 20, 30 and 40 and the various degrees of collinearity, namely 0%, 10%,20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80% and 90%. In the calculation of test-power, thedifferences (δ) between the population means from which the independent variables weretaken for the 1 and 2 in the dependent variable were 0.5, 1.0, 1.5 and 2.0 standard deviation.The results of the 100.000 simulation runs exhibited that the increasing degree of multi co-linearity among independent variables had no influence on Type I error for all sample sizes.However, the noticeable decreases in the test-power for all sample sizes were observed withincreasing degree of multicollinearity.2007, 48 pages

Benzer Tezler

  1. Cezalandırılmış lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of penalized logistic regression methods

    PINAR KILINÇ ÖZARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA OLMUŞ

  2. Penalized logistic regression

    Cezalandırılmış lojistik regresyon

    DİNÇER GÖKSÜLÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyoistatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYLİN ALIN

  3. Majör yanıklı kritik hastalarda kan ürünleri transfüzyonunun hasta sonuçlarına etkisinin ridge lojistik regresyon modeli ile değerlendirilmesi

    Evaluation of the effect of blood products transfusion on patient outcomes in critical patients with major burns by ridge logistic regression model

    EZGİ HATİP ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DİRİCAN

    PROF. DR. KEMAL TOLGA SARAÇOĞLU

  4. Relaying opportunities for wireless networks by applying network coding

    Kablosuz ağlar için ağ kodlamalı aktarma fırsatları

    SEMİHA TEDİK BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Multiplication circuit block design using reversible logic gates

    Tersinir mantık kapıları kullanarak çarpma devresi bloğu tasarımı

    BERKAY GÖNÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ