Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 303563
  2. Yazar: ÖZGÜR ATABEY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MELTEM EKİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    899578

    Makine öğrenmesinde kategorik değişken seçimi

    Categorical variable selection in machine learning

    ÇAĞRI GÖLEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY

  2. Tez No

    726223

    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

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL TURHAN

  3. Tez No

    150836

    Model building of logistic regression models

    Lojistik regresyon modellerinde model kurulması

    ÖZGÜL VUPA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KURT

  4. Tez No

    470527

    Lojistik regresyon analizi: Sağlık verileri üzerine bir uygulama

    Logistic regression analysis: An application on health data

    HİLAL POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Sağlık Kurumları YönetimiRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK

  5. Tez No

    111448

    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

    Türkçe

    2001

    Tıbbi BiyolojiDicle Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. M. YUSUF ÇELİK

Geri Dön