Geri Dön

Yeni doğan bebeklerde düşük doğum ağırlığının ikili lojistik regresyonla en çok olabilirlik ve mars yaklaşımına dayalı modellenmesi

Modelling the low birth weight of new born babies with logistic regression based on the maximum likelihood and mars approach

  1. Tez No: 320882
  2. Yazar: SONER ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEVİNÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, Logistic regression analysis
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Düşük doğum ağırlıklı bebekler ilerleyen yıllarda sağlık açısından bazı sorunlarla karşılaşmaktadır. Bu yüzden bir bebeğin doğmadan önce düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmini önemlidir. Bu tahminin elde edilebilmesi için ihtiyaç duyulan bir modelin geliştirilmesinde lojistik regresyon modeli uygun bir seçimdir. Lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılan ve kolay yorumlanabilen modelleme tekniklerinden birisidir. Bağımlı değişkenin iki düzeyli olduğu lojistik regresyon analizine ikili lojistik regresyon analizi denir. Lojistik regresyon analizinin parametrik ve parametrik olmayan çözüm yaklaşımları bulunmaktadır. Parametrik çözümlerden en çok olabilirlik yöntemi, en yaygın yaklaşımdır. MARS yöntemi parametrik lojistik regresyon analizine alternatif olarak kullanılabilecek parametrik olmayan bir yöntemdir. Parametrik olmayan yaklaşımlar, parametrik yaklaşımlara göre daha az varsayım gerektirir ve daha esnek modellerdir. Uygulamada 982 bireye ait veri incelenmiştir. Doğacak bebeklerin düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmin edilmesini sağlayacak ikili lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Model hem en çok olabilirlik hem MARS yaklaşımıyla ayrı ayrı tahmin edilmiştir ve elde edilen tahminler karşılaştırılmıştır. Analizler için SPSS ve MARS paket programları kullanılmıştır. Sonuç kısmında elde edilen bulgular yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Babies with low birth weight have some health problems in later years. Therefore, it is important to estimate before the birth whether a new born baby will have a low birth weight or not. In order to obtain this estimation, logistic regression model is a suitable choice. Logistic regression analysis is a modelling technique which is used when the dependent variable is categorical. It is also easily interpreted. When the dependent variable has only two categories, the logistic regression is called binary logistic regression. Logistic regression has parametric and nonparametric solution approaches. Among the parametric solutions, the maximum likelihood method is the most common one. MARS method is a nonparametric method which is used as an alternative to the parametric solutions. The nonparametric approaches require fewer assumptions compared to the parametric ones and they are also more flexible. In the application, data belonging to 982 persons are used. Then, the binary logistic regression model is fitted to estimate whether a new born baby will have a low birth weight. The model is fitted based on the maximum likelihood and MARS approach separately and the estimates obtained are compared. In order to obtain the estimates SPSS and MARS software are used. In the last section the findings of the research are interpreted.

Benzer Tezler

  1. Diabet için risk faktörü olan gebelerde 1. trimester serum advanced glycation end products (AGE) düzeylerinin gestasyonel diabet test sonuçları ve obstetrik sonuçlar ile ilişkisi

    Relationship between first trimester serum advanced glycation end products (AGE) levels of pregnant individuals who have risk factors for diabetes and gestational diabetes test results and obstetric outcomes

    ÖZGE GÜRBÜZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN TAŞCI

  2. Hematolojik inflamatuvar indekslerin orta-ağır hipoksik iskemik ensefalopatisi olan bebeklerde tanısal rolü

    Diagnostic role of hematological inflammatory indices in newborns with moderate-to-severe hypoxic-ischemic encephalopathy

    VUSALA MUKHTAROVA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAL DEMİREL

  3. Patent duktus arteriyozus sıklığı ve trombosit kitle indeksi ilişkisinin preterm bebeklerde değerlendirilmesi

    An evaluation of the frequency of patent ductus arteriosus and the relation with the platelet mass index in preterm babies

    İSMAİL POLAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAtatürk Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM CANER

  4. Prostat adenokarsinomlarında psa değerlerinin gleason skor ve klinik evre ile ilişkisi

    The relation between psa and gleason score and clinical phase in prostate adenocarsinoma

    HACI HASAN ESEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    PatolojiSelçuk Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MUSTAFA CİHAT AVUNDUK

  5. 1500 gram altı ve/veya 32 gestasyonel haftanın altında doğan prematürelerde patent duktus arteriosus varlığının morbidite ve mortalite ile ilişkisinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the relationship between the presence of patent ductus arteriosus and morbidity/mortality in premature infants born below 1500 grams and/or before 32 gestational weeks

    ATAHAN İSMET ARARAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN DOĞAN