Geri Dön

Evaluation of obesity risk factors using logistic regression and artificial neural networks

Obezite risk faktörlerinin lojistik regresyon ve yapay sinir ağları kullanılarak değerlendirilmesi

  1. Tez No: 328411
  2. Yazar: AYÇA EFE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMEL KURUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu çalışmada yanıt değişkeninin iki kategorili olduğu durumda, gözlemlerin sınıflandırılmasında yaygın olarak kullanılan iki temel teknik olan logistic regression ve yapay sinir ağları incelenmiştir. İzmir ili Gaziemir ilçesinde bulunan Anadolu lisesi ve düz lise statüsündeki 3 lisenin 12 nci sınıf öğrencilerinin yanıtladığı obezite anket formu verileri, MATLAB programı kullanılarak analiz edilmiş ve her iki tekniğin sonuç çıktısını tahminleme yeterlilikleri değerlendirilmiştir. Logistic regresyon modeli katsayı değerleri en çok olabilirlik yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Obezite anket formu verilerine göre her bir obezite risk faktörünün yanıt değişkeni ile ilişkisinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı tek değişkenli analiz tekniği ile belirlenmiştir. Çok katmanlı ileri sürümlü yapay sinir ağında, bağlantı ağırlıklarının sonuç çıktısına göre ayarlanmasında öğrenme kuralı olarak geriye yayılım öğrenme algoritması kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, two widely used techniques in a situation where outcome variable is dichotomous, while classifying observations, logistic regression and artificial neural network are examined. The data from obesity survey which is answered by 12th graders of the Anatolian and State high schools in the province of Gaziemir, İzmir is analyzed by using MATLAB, and of the considered methods the predictive abilities are evaluated. The logistic regression coefficients have been determined by using maximum likelihood method. According to the data from obesity survey, whether each relation between obesity risk factor and the outcome variable is significant or not has been determined by using univariate analysis. In the feed forward neural network, for adjusting connection weights, a backpropogation learning rule has been used.

Benzer Tezler

  1. Muğla ili merkez ilçeye bağlı aile sağlığı merkezleri'ne başvuran kişilerin fiziksel aktivite, beslenme alışkanlığı ve obezite durumu

    Physical activity, eating habits and obesity status of people WHO admitted to family health centers of Mugla central district

    SÜLEYMAN ÇİFTÇİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Beslenme ve DiyetetikAdnan Menderes Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL DEMİRAĞ

  2. Havalimanında çalışan personelin gıda güvencesi ve beslenme durumlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of food security and nutrition status of personnel working at the airport

    BEGÜM RABİA DEMİRCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Beslenme ve Diyetetikİstanbul Aydın Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP BEGÜM KALYONCU ATASOY

  3. Menemen ilçesinde 35-64 yaş grubunda koroner kalp hastalıkları risk faktörleri sıklığının araştırılması

    Prevalence of risk factors of coronary heart diseases in Menemen town

    BAYRAM YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Halk SağlığıEge Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ALİYE MANDIRACIOĞLU

  4. Hipertansif hastalarda otomatik osilometrik cihaz ile manuel sfingomanometrenin karşılaştırılması

    Comparison of automated oscillometric device and manual sphygmomanometer among hypertensive patients

    BARIŞ SANDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULBARİ BENER

  5. Normal kilolu ile aşırı kilolu/obez olan dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tanılı ergenlerin psikiyatrik komorbidite, patolojik internet kullanımı ve internet kullanım paternleri açısından karşılaştırılması

    Comparison of normal weight and overweight/obese adolescents diagnosed with attention deficit and hyperactivity disorder in terms of psychiatric comorbidity, pathological internet use and internet use patterns

    BÜŞRA ÜSTÜNDAĞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ADAK