Geri Dön

Çok değişkenli uyarlamalı regresyon uzanımları

Multivariate adaptive regression splines

  1. Tez No: 244942
  2. Yazar: BİRCE ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERAL ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Bu çalışmada Çok Değişkenli Uyarlamalı Regresyon Uzanımları(Multivariate Adaptive Regression Splines/MARS) yöntemi ve bu yöntemle kurulan modellerin oluşturulma süreci ayrıntılı olarak araştırılmıştır. Son yıllarda değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasında karmaşık algoritmaların kullanılabilirliği artmıştır. Böylece modelleme yaparken değişkenler arasındaki karmaşık ilişkilerin daha detaylı bir şekilde incelenebilmesi mümkün kılınabilmiş ve kurulan modellerin geleneksel istatistik yöntemlere göre oldukça başarılı olduğu gösterilmiştir. Yapılan araştırmada MARS modelleme yönteminin gelişimi, literatürdeki uygulamaları, MARS yazılımı ile gerçekleştirilen çözümleme süreci ve gerçek verilerle yöntemin uygulanabilirliği gösterilmiş, sonuçlar tartışılmıştır. Çalışmada uygulamadan önce kullanılan MARS yazılımının özellikleri, kullanım aşamaları özetlenmiştir. Daha sonra yöntemin uygulanabiliriliğinin gösterilebilmesi ve geleneksel istatistiksel yöntemlerle kıyaslanabilmesi amacıyla gerçek veri uygulaması gerçekleştirilmiştir. Uygulama için Türkiye'deki bir finans kuruluşundan elde edilen bireysel kredi başvuru verileri kullanılmıştır. Kredi kararının kabul ya da reddedilmesi durumuna göre modelleme yapılmıştır. Kurulan MARS modelinin geleneksel yöntemlerle karşılaştırılabilmesi için ikili lojistik regresyon yöntemi ile modelleme yapılmıştır. MARS modeli doğru sınıflandırma oranı, I. Tip Hata ve II. Tip Hata'ya göre ikili lojistik regresyon modelinden daha iyi sonuçlar vermiştir. Kurulan her iki model ile kredi kararını etkileyen faktörler araştırıldığında MARS modelinin daha detay yorumlar yapabilmeye olanak sağlayan sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) method and the modeling process of the MARS models studied in detail. The usability of complex algorithms in analysis of relations between variables has increased in recent years. Thus, it has become possible to analyse complex relations between variables in detail when modelling and it has been shown that the constructed models are considerably successful than the traditional statistical methods. The development of MARS modelling method, its applications in litterateur, analysis process with MARS software and applicability of the method with real data are shown and results are discussed in this study. Before the application, the features of MARS software and its utilization steps are summarized. Then a real data application is performed to be able to show the applicability of the method and to compare it with traditional statistical methods. Personal loan application data that is obtained from a financial institution in Turkey is used for application. Modelling is made according to acceptance and refusal of credit decision. In order to compare constructed MARS method with traditional methods, modelling is made with binary logistic regression method. MARS model has given better results than binary logistic regression according to classification success ratio, Type I and Type II Errors. With both of the constructed methods, it is observed that the MARS modelling gives better results which allow to make more detailed interpretation when the factors that affect credit decision is analysed.

Benzer Tezler

  1. ABİDE 2016 fen başarısının yordanmasında MARS ve BRT veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması

    Predicting the ABIDE 2016 science achievement: The comparison of MARS and BRT data mining methods

    HİKMET ŞEVGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE ÖNEN

  2. Yaşam çözümlemesine yeni bir yaklaşım: MARS

    A New approach to survival analysis: MARS

    MESUT AKYOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA HALİL ELHAN

  3. Examine the internet addiction levels of students in Türkiye and Iraq comparatively with the multivariate adaptive regression splines (Mars) method

    Türkiye ve Irak'taki öğrencilerin internet bağımlılık düzeylerinin çok değişkenli uyarlanabilir regresyon uzanımları (Mars) yöntemi ile karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    HEWA GHAFOR HASSAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KAYRİ

    DOÇ. DR. HİKMET ŞEVGİN

  4. Electricity market modeling using stochastic and robust optimization

    Elektrik piyasasının rastsal ve gürbüz optimizasyon kullanılarak modellenmesi

    MİRAY HANIM YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK

  5. Çok değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri ve konik programlama ile zaman serilerinin modellenmesi

    Time series modelling using multivariate adaptive regression splines and conic quadratic programming

    SEÇİL TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EkonometriDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PAKİZE TAYLAN