Lojistik regresyon ve uygulamaları
Logistic regression and its applications
- Tez No: 424059
- Danışmanlar: PROF. DR. BİLGEHAN GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Basit ve Çoklu Lojistik Regresyon, Adımsal Analiz, En Büyük Olabilirlik Oranı, Wald Test, Pearson Ki-Kare Testi, Sınıflandırma Tablosu, Lojistik regresyon analizi, Lojistik regresyon modelleri, Lojistik regresyon yöntemi, Simple and Multiple Logistic Regression, Stepwise Analysis, Maximum Likelihood Ratio, Wald Test, Pearson Chi-Square Test, Strafied Table, Logistic regression analysis, Logistic regression models, Logistic regression method
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Lojistik regresyon en çok kullanılan istatistik yöntemlerinden biridir. Bağımlı değişkenin 0 ve 1 değerlerini aldığı durumlarda kullanılır. Bu şekilde tahminsel değerler 0 ve 1 arasında çıkar ve bir olasılık belirtir. Bu çalışmada, basit ve çoklu lojistik regresyon hakkında bilgi verilmiş, lojistik regresyon katsayılarının nasıl hesaplandığı anlatılmış, tahminsel model bulunmuştur. Daha sade bir model bulabilmek için Olabilirlik oranı testi, Wald test ve Score test uygulanmıştır. Ayrıca adımsal analiz yöntemiyle de en sade model bulunmaya çalışılmıştır. Ortaya çıkan modelin verilere uyup uymadığına Pearson Ki-Kare yöntemiyle bakılmıştır. Sınıflandırma tablosu oluşturulmuştur. Uygulamada Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) verileri kullanılmıştır. Bu veriler R istatistiksel yazılım programı kullanılarak basit ve çoklu lojistik regresyon uygulanmıştır. Çıkan modellere testler uygulanmış ve çıkarımlar yazılmıştır.
Özet (Çeviri)
Logistic regression is widely used statistical method when response variable takes 0 and 1 values. The fitted value for response variable taking 0 and 1 values is a value between 0 and 1 and then is associated probability. In this study the simple and multiple logistic regression model are defined. To find an estimated model, it is explained how to estimate the regression coefficients of the models. Maximum likelihood, Wald and Score tests are applied to get the simplifier model. Pearson Chi-Square test is used to to check whether the simplifier model fits the data or not. Classification table was created. In application, the data collected by Turkish Statistical Instute (TUIK) are used. Data are analyzed by using R-statistical software statistical tests are done to get inference on data.
Benzer Tezler
- Lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi uygulamaları
Logistic regression analysis and machine learning applications
AYŞE ATALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikHaliç ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ
- Lojistik regresyon, ID3, C4.5 ve CART algoritmalarının hiperparametre optimizasyonu üzerine gerçek veri uygulamaları
Hyperparameter optimization of logistic regression, ID3, C4.5, and CART algorithms in real data applications
MURAT TEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE TÜL KÜBRA AKDUR
- Yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve karar ağaçları uygulamaları ile kariyer başarısı tahmini: Akademisyenler üzerine bir araştırma
Career success estimation with artificial neural networks, logistic regression, and decision trees applications: A study on academic staff
ORHAN ER
- Mixed-integer exponential cone programming in action: Sparse logistic regression and optimal histogram construction
Karma tamsayılı üstel konik programlama uygulamaları: Seyrek lojistik regresyon ve eniyi histogram inşaası
SAHAND ASGHARIEH AHARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. BURAK KOCUK
- Regression models and applications on recycling of domestic waste
Evsel atıkların geri dönüşümü üzerine regresyon modelleri ve uygulamaları
GÖKAY YİĞİT KILIÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM GÜNDÜZ