Bulanık lojistik regresyonda parametre tahminleri için yeni bir yaklaşım ve bir uygulama
A new approach for parameter estimation in fuzzy logistic regression and an application
- Tez No: 371929
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini tanımlayan modellere, regresyon modelleri denir. Ele alınan bağımlı değişken kategorik ise bu durumda kullanılan regresyon modeline ise lojistik regresyon adı verilmektedir. Lojistik regresyonun uygulanabilmesi için belirli varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bulanık mantık ve istatistik teorilerinin birleşmesinden doğan“Bulanık Lojistik Regresyon”ise, bu varsayımların sağlanamadığı ya da yapısı gereği bulanıklık içeren veriler söz konusu olduğunda kullanılabilen bir yöntemdir. Bu tez çalışmasında bulanık lojistik regresyon modelinin teorik yapısından bahsedilmiş ve bu modelin bilinmeyen parametrelerinin tahmini için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım doğum ağırlığı verilerine uygulanmış ve modelin geçerliliği uyum iyiliği kriteri olan Ortalama üyelik derecesine göre yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Models define the relationship between dependent and independent variables called regression models. However, if the considered dependent variable is categorical, it's named logistic regression. To be able to apply logistic regression, certain hypothesis' should be provided. Composed of the fuzzy set and statistical theories, fuzzy logistic regression is a method can be used when these hypothesis' can't be provided or data include structural vagueness. In this thesis fuzzy logistic regression model's theoretical structure mentioned and a new approach is suggested for this model's unknown parameter's estimation. Suggested approach is applied to birth weight and it's validity is interpreted by the help of a goodness of fit test called Mean Degree Membership.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Süt sığırcılığında bulanık regresyon modellerinin kullanımı
Use of fuzzy regression models in dairy cattle
DERVİŞ TOPUZ
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile ses sinyallerinden parkinson hastalığının tespit edilmesi
Detecting parkinson's disease from audio signals with machine learning algorithms master's thesis
YUSUF KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Intelligent control of refrigerators and freezers
Buzdolabı ve dondurucuların akıllı kontrolü
ERHAN KAPICI
Doktora
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR KUTLUAY
PROF. DR. ROOZBEH IZADI-ZAMANABADI
- Farklı analitik hiyerarşi süreci yöntemlerinin heyelan duyarlılığı haritalamalarındaki etkinliğinin araştırılması
Investigation of effectiveness of different analytical hierarchy process methods in landslide susceptibility mapping
LEYLA DERİN CENGİZ
Doktora
Türkçe
2020
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ERCANOĞLU