Geri Dön

Lojistik regresyon ve uygulamaları

Logistic regression and its applications

  1. Tez No: 424059
  2. Yazar: HAKAN TÜRKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLGEHAN GÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Basit ve Çoklu Lojistik Regresyon, Adımsal Analiz, En Büyük Olabilirlik Oranı, Wald Test, Pearson Ki-Kare Testi, Sınıflandırma Tablosu, Simple and Multiple Logistic Regression, Stepwise Analysis, Maximum Likelihood Ratio, Wald Test, Pearson Chi-Square Test, Strafied Table
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

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

  1. Regression models and applications on recycling of domestic waste

    Evsel atıkların geri dönüşümü üzerine regresyon modelleri ve uygulamaları

    GÖKAY YİĞİT KILIÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM GÜNDÜZ

  2. Kamu hastanelerindeki TİG (teşhisle ilişkili gruplar) verilerinin sağlık analitiği yaklaşımı ile incelenmesi

    Analysing DRG (diagnosis - related group) data in training hospitals with health analytical approach

    PAKİZE YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Hastanelerİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYÜP ÇETİN

  3. Kolektif makine öğrenmesi tabanlı ağ saldırı tespiti

    Collective machine learning based network intrusion detection

    ŞURA EMANET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE KARATAŞ BAYDOĞMUŞ

  4. Veri madenciliğinde hibrit model yaklaşımı

    Hybrid model approach in data mining

    BATUHAN BAKIRARAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN

  5. Essays on estimation methods

    Tahmin yöntemleri üzerine makaleler

    YASİN KÜTÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU