Lojistik regresyon modeli ve geriye doğru eliminasyon yöntemiyle değişken seçiminin hipertansiyon riski üzerine uygulamasında bootstrap yöntemi
The bootstrap method in the implementation of variable selection on hypertension risk through logistic regression model and backward elimination
- Tez No: 303563
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MELTEM EKİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. İkinci bölümde lojistik regresyon modeli hakkında genel bilgiler verildikten sonra lineer regresyon modeliyle arasındaki ilişki ve lojistik regresyonun tercih edilme nedenleri üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri, katsayıların önem testleri, model katsayılarının yorumlanması, model yapılandırma stratejileri ve model uyumunun belirlenmesi detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Dördüncü bölümde yeniden örnekleme tekniklerinden biri olan bootstrap örnekleme yöntemi hakkında genel bilgiler verilmiştir. Uygulama bölümünde ise hastaneye hipertansiyon şikayeti ile başvuran hastalar üzerinde çalışılmış olup geriye doğru eleme yöntemi ile parametre tahminleri yapılarak lojistik regresyon modeli kurulmuştur. Daha sonra aynı veri seti üzerine bootstrap yöntemi uygulanmış, bulunan parametre tahminleri ve standart hatalar geriye doğru eleme yöntemi sonucunda bulunan değerlerle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study contains five chapters. In the second chapter after general information is given on the logistic regression model, its relation with the linear regression model and the reasons of prefering logistic regression are summarized. Parameter estimating methods for single and multi-variable logistic regression models, significance tests of coefficients, interpretations of model coefficients, model structuring strategies and the determination of fitting the model are explained in detail in the third chapter. The fourth chapter is focused on the general information of the bootstrap sampling method, which is one of the re-sampling techniques. Furthermore, the patients making applications on hypertension to the hospital are studied and by using the backward elimination method the logistic regression model is built. Then the bootstrap method is applied on the same data set and parameter estimates and standart errors are compared with the results obtained from the backward elimination method.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesinde kategorik değişken seçimi
Categorical variable selection in machine learning
ÇAĞRI GÖLEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY
- Derin öğrenme yaklaşımı ile sigara bırakma tedavisinin belirlenmesi için karar destek sisteminin geliştirilmesi
Developing decision support system for determining of smoking cessation therapy with deep learning approach
MEHMET ERŞAN KALAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN
- Model building of logistic regression models
Lojistik regresyon modellerinde model kurulması
ÖZGÜL VUPA
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KURT
- Lojistik regresyon analizi: Sağlık verileri üzerine bir uygulama
Logistic regression analysis: An application on health data
HİLAL POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Sağlık Kurumları YönetimiRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK
- Ayrımsama sorunu için önerilen çok değişkenli istatistiksel yöntemler, kişilerin kan bağışı hakkında bilgi, tutum ve davranışları ile ilgili, değişkenlerin lojistik regresyon yöntemi ile değerlendirilmesi
Multivariate statistical methods recommended for the discrimination problem, evaluation of variables such as knowledge, attitude behaviour of individuals over the blood donation with logistic regression method
ZEKİ AKKUŞ
Doktora
Türkçe
2001
Tıbbi BiyolojiDicle ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. M. YUSUF ÇELİK