Sıralı lojistik regresyonda paralel doğrular varsayımı ve çözümleme yaklaşımları
Parallel lines assumption in ordinal logistic regression and analysis approaches
- Tez No: 348602
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEKİ YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Sıralı lojistik regresyon modelleri, çok kategorili ve sıralı yapıdaki bağımlı değişken olasılıklarını bağımsız değişkenler aracılığıyla tahmin etmek için kullanılır. Sıralı lojistik regresyon modellerinde, bağımlı değişken kategorilerini karşılaştırmak için farklı sıralı lojit modeller bulunmaktadır. Bunlar; Orantısal Oran Modeli (OOM), Orantısal Olmayan Oran Modeli (OOOM) ve Kısmi Orantısal Oran Modeli (KOOM)'dir. Paralel doğrular varsayımı sağlandığı durumda OOM kullanılırken, sağlanmadığı durumda ise OOOM, KOOM ve Çok Terimli Lojit model kullanabilmektedir. Bu tezin amacı, bu modelleri incelemek ve verilerin yapısına ve varsayımlarına göre en uygun modeli belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda medya çalışanlarının iş tatminini etkileyen değişkenlere ait veriler kullanılmış ve incelenen modellerin En Çok Olabilirlik Tahmin edicileri ile Odds oranları elde edilmiştir. Modellerin geçerliliği ve karşılaştırılması Olabilirlik Oran istatistiği ile test edilmiştir. Çalışmada Paralel Doğrular Varsayımının sağlanmadığı durumlarda OOOM ve KOOM'nin, OOM'ne ve çok terimli lojit modele göre tercih edilmesi gereken modeller olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Ordinal logistic regression models are used to estimate probabilities of dependent variable in multi-category and ordinal structure by means of independent variables. In ordinal logistic regression models, there are different ordinal logit models to compare dependent variable categories. These are Proportional Odds Model (POM), Non- Proportional Odds Model (NPOM) and Partial Proportional Odds Model (PPOM). When parallel lines assumption is hold, the POM is used and when it is not hold the the NPOM, the PPOM and Multinominal Logit Model can be used. The aim of this thesis is to examine these models and to determine the most suitable model according to the structure of data and assumptions. Data related to the variables which affect job satisfaction of media employees has been used in line with this aim, and Maximum Likelihood Estimator and Odds ratios of the examined models have been obtained. Model validity and comparison have been tested by Likelihood Ratio statistics. It has been concluded in the study that NPOM and PPOM are required to be preferred compared to POM and multinominal logit model when Parallel Lines Assumption is not hold.
Benzer Tezler
- Sıralı lojistik regresyon analizi ile boşanmış bireylerin mutluluk düzeylerine etki eden faktörlerin belirlenmesi
Determining the factors affecting the happiness levels of diverse individuals by ordinal logistics regression analysis
CEVDET BÜYÜKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK UYAR
- Giriş düzeyi işlerdeki aşırı eğitim olgusunun eğitim istihdam ilişkisi bağlamında çözümlenmesi
Analysis of over-education in entry level jobs in the context of education employment relationship
SEVGİ ERNAS
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN AKSOY
- A Configuration of systematic approaches for drinking water distribution problem in metropolitan areas
Başlık çevirisi yok
SELİM KAHVECİOĞLU
Doktora
İngilizce
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİME SEZGİN
- Çoklu bağlantı durumunda sıralı lojistik regresyon modellerinde yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of ordinal logistic regression models in multicollinearity situation
ONUR BAYRAM
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- Stochastic and non-stochastic covariates in binary regression
Bağımsız değişkenlerin stokastik ve stokastik olmadığı durumlarda ikili regresyon
EVRİM ORAL
Doktora
İngilizce
2002
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
PROF. DR. MOTİ LAL TİKU