Geri Dön

Applications of logistic regression with missing data

Kayıp veri olması durumunda lojistik regresyon uygulamaları

  1. Tez No: 328472
  2. Yazar: NIVER SİLAHLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. C. CENGİZ. ÇELİKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  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: 85

Özet

Kayıp veri, istatistiksel çalışmalarda sıkça karşılaşılan problemlerden biridir. Kayıp verileri göz ardı etmek bir seçenek iken, bunları çeşitli istatistiksel yöntemlerle çözümleyerek çalışmaya katmakta mümkündür. Kayıp veri analizi araştırmacıların çok sık karşılaştıkları kayıp veri sorununa çözüm getirmeyi amaçlayan yöntemler içerir. Bu yöntemler, silme (Liste/Durum Düzeyli ve Çiftler Düzeyinde) ve atama (Regresyon Ataması, Hot Deck Ataması, Beklenti Maksimizasyonu ve Çoklu Atama) olarak sınıflandırılmıştır.İkili bağımlı değişkeni modellemek için uygulanabilen en popüler regresyon yöntemlerinden biri olan Lojistik Regresyon Analizi'nde, bağımlı değişken 0 ve 1 gibi iki olası kategoriye sahiptir. Lojistik Regresyon Analizi, bağımlı değişkenin sınıflayıcı ve sıralı olmasına göre genişletilebilir. Burada bağımsız değişkenler için kısıtlama getirilmemiştir.Bu çalışmanın amacı, kayıp veri analizi ve lojistik regresyon yöntemlerini inceleyerek, farklı kayıp veri analizi yöntemlerinin lojistik regresyondaki performanslarının değerlendirilmesidir.

Özet (Çeviri)

Missing data is a common problem in statistical studies. While ignoring missing data is an option, it is possible to contribute to study by analyzing them with various statistical methods. Missing data analysis includes methods aiming at missing data problem solving. These methods are classified as deletion (Listwise and Pairwise) and imputation (Regression imputation, Expectation Maximization and Multiple Imputation).Logistic regression analysis method, one of the most popular methods applied for modeling two dependent variables, has two possible categories of dependent variable 0 and 1. Logistic Regression Analysis can be expanded according to the dependent variable as nominal and ordinal. There is no limitation for independent variables.The aim of this study is to examine the methods of missing value analysis and logistic regression and to evaluate the performance of different missing value analysis methods on logistic regression.

Benzer Tezler

  1. Veri kalitesinin bozulduğu durumlarda veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının performanslarınınkarşılaştırılması

    Comparison of performances data mining classificationalgorithms when data quality is defective

    SAYGIN DİLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRIM DEMİR

  2. Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti

    Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms

    FEYZA ÖZGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN

  3. Kanser hastalarında kemik metastaz gelişim paterni ve iskelet ilişkili olayların değerlendirilmesi

    Evaluation of bone metastasis development pattern and skeleton related events in cancer patients

    ONUR TANGUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İç HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH İNCİ

  4. COVID-19 nedeniyle yatırılarak tedavi edilen hastaların demografik ve klinik özelliklerinin prognoz ile ilişkisinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the demographic and clinical characteristics of hospitalized COVID-19 patients in relation to prognosis

    SERDANUR ÖZDEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Göğüs HastalıklarıRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE YILMAZ KARA

  5. Doğu Karadeniz Bölgesinde hidrolojik kuraklığın incelenmesi

    Investigation of hydrological drought in the Eastern Black Sea Region

    RAVZANUR ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN PAŞA