Applications of logistic regression with missing data
Kayıp veri olması durumunda lojistik regresyon uygulamaları
- Tez No: 328472
- Danışmanlar: PROF. DR. C. CENGİZ. ÇELİKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, Logistic regression analysis
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Lojistik sektöründe çalışanların örgütsel adalet algısının iş motivasyonuna etkisi: Örnek bir uygulama
The effect of organizational justice perception of employees in logistics sector: A sample application
ÖZDEN ÖZKANLISOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
UlaşımBahçeşehir ÜniversitesiTedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MEHMET SITKI SAYGILI
- GPS+GSM+GPRS teknolojileri ile gerçek zamanlı takip sistemi üzerinde geofence mekanizmasının tasarlanması ve GPS konum verilerindeki hata oranının düşürülmesi
Design of geofence mechanism on real time tracking system with GPS+GSM+GPRS techonology and reducing the error rate in GPS location data
ZEYNEP ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Hastalık tanısı verilerinde veri ön işlemenin topluluk öğrenme sınıflandırma algoritmaları üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of data preprocessing on ensemble learning classification algorithms in disease diagnosis data
YÜKSEL ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI SUNER KARAKÜLAH
- Yeşil lojistik uygulamalarının önündeki engel ve faydaların firma performansı üzerine etkilerinin incelenmesi: Mersin ili örneği
Investigation the effects of barriers and benefits in front of green logistics applications on company performance: The case study of Mersin province
ESMA IRMAK
Doktora
Türkçe
2021
EkonomiHasan Kalyoncu ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMA BOZKURT
- 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
2021
Göğüs HastalıklarıRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE YILMAZ KARA