Geri Dön

Lojistik regresyon analizi (LRA), yapay sinir ağları (YSA) ve sınıflandırma ve regresyon ağaçları (C&RT) yöntemlerinin karşılaştırılması ve tıp alanında bir uygulama

Comparison of logistic regression analysis (LRA), artificial neural networks (ANN) and classfication and regression trees (C&RT) methods and an aplication in medicine

  1. Tez No: 344149
  2. Yazar: YUNUS EMRE KUYUCU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜNAL ERKORKMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

Lojistik Regresyon, bağımlı değişkenin kategorik ve bağımsız değişkenlerin karışık ölçekli olması durumunda belirli bir dağılım varsayımına bağımlı kalmaksızın bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisinin belirlenmesinde kullanılan bir yöntemdir.Yapay Sinir Ağları, insan beynindeki sinir ağları gibi çalışarak son derece karmaşık yapıya sahip problemlerin çözümünü sağlar. Kullandığı geriye yayılma algoritmasını ile ağ hatasını minimize ederek birimlerin en az hata ile sınıflarına atanması için ağın ağırlıklarını hesaplar.Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (C&RT); ikili karar ağacı oluşturan bir yöntemdir. Ağaçtaki her bir noda, her bir bağımsız değişken için gelişim skoruna dayalı olarak en iyi kesim noktası ya da en iyi kategori grupları oluşturulur.Bu tez çalışmasında, Lojistik Regresyon Analizi (LRA), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (C&RT) Yöntemlerinin sınıflandırma özelliklerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Bu karşılaştırma için prostat kanseri yönünden değerlendirilmesi yapılan hastalara ait veriler kullanılmış, üç yönteme göre elde edilen sonuçlar başarı yönünden değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Logistic regression, categorical dependent variable and independent variables in the case of mixed-scale without being dependent on the assumption that a certain distribution of cause-effect relationship between the dependent variable and independent variables used in the determination of a method.Artificial Neural Networks, such as neural networks working in the human brain is extremely complex structure provides the solution of problems. Error back propagation algorithm uses the network by minimizing the weight of the units of the network accounts for the appointment of classes with fewer errors.Classification and Regression Trees (C & RT) is a method of forming a binary decision tree. Each node in the tree, each independent variable on the basis of the best cut-off point score for the development or the best category groups are created.In this thesis, Logistic Regression Analysis (LRA), Artificial Neural Networks (ANN) and Classification and Regression Trees (C & RT) characteristics of the classification methods were compared. This comparison of the data used in patients undergoing evaluation for prostate cancer in terms of the three methods to the results obtained were evaluated in terms of success.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizi yaklaşımları ile öğretmen adaylarının akademik başarılarının tahmini

    Prediction of student teachers' academic success with logistic regression analysis and artificial neural networks methods

    ELİF BAHADIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ŞÜKRÜ ÖZDEMİR

  2. İflas öngörüsünde değişken seçimi: Borsa İstanbul örneği

    Feature selection in bankruptcy prediction: The case of Borsa iİstanbul

    SİNAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeDumlupınar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONER AKKOÇ

  3. Lojistik regresyon analizi ve loglineer analizin teorik olarak irdelenmesi ve ailenin her türlü durumunun lise son sınıf öğrencilerinin (Kozan/Adana) üniversite giriş sınavı başarısı üzerine bir araştırma

    A theoretical investigation of logistics regression analysis and loglineer analysis and a research on the success of the last grade students (Kozan/Adana) in the university entrance examination of every situation of the family

    EMRAH TÜRKSEVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA AKAR

  4. Lojistik regresyon -ayırma analizi, ayırma sorunu ve kalp hastalarında lojistik model yardımıyla risk ölçütlerinin belirlenmesi

    Logistic regression-discrimination analysis, discriminating problems and the determination of risks factors in the patientsoft heart with help of logistic model

    BÜLENT EDİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Tıbbi BiyolojiUludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMET KAN

  5. Comparison of logistic regression and discriminant analysis models in survival analysis of blood cancer

    Kan kanserinin sağkalım analizinde lojistik regresyon ve diskiriminant analizi modellerinin karşılaştırılması

    HAWAR KHAN MURAD HASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İlk ve Acil YardımVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN