Lojistik regresyon analizinde ridge kestiricisi ve bir uygulama
Ridge estimator at logistic regression analysis and a application
- Tez No: 45165
- Danışmanlar: PROF.DR. NECLA ÇÖMLEKÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
IV ÖZET Bu çalışmada bağımlı değişkenin iki düzeyli özellik belirten değişken ve bağımsız değişkenler arasında da ilişki olması durumunda lojistik regresyon modelinin oluşturulması ele alınmıştır. Çalışmada ilk olarak bağımlı değişkenin iki düzeyli özellik belirten değişken olması durumunda en çok kullanılan modellerden doğrusal olasılık modeli ve probit model hakkında bilgilere yer verilmiş, lojistik model ayrıntılı olarak incelenmiştir; daha sonra lojistik regresyon modelinin parametre kestirim teknikleri ele alınmıştır. Ayrıca çoklu bağıntıyı belirleme ve giderme teknikleri üzerinde durularak, çoklu bağıntılı bir lojistik regresyon modeli için parametre kestirim tekniklerinden Temel Bileşenler ve Stein Kestiricileri kısaca incelenmiş, Ridge Kestiricisi ise ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Araştırmanın uygulama bölümünde, Eskişehir'de sis meydana gelmesi olasılığını verecek en uygun modelin belirlenmesine çalışılmış ve bağımsız değişkenlerin birbirleriyle ilişkili olmaları durumunda ridge kestiricisinin en uygun sonucu verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY İn this study, logistic regression model, in which dependent variable is binary and when the independent varibles are collinear, was fitted. First of all, some informations were given about linear probabilitiy model and probit model and logistic model was studied in detail, when dependent variable is binary. Then, methods of estimating the parameters of the logistic regression model were considered. Diagnostics of multicollinearity and methods which reduce the effect of the multicollinearity were considered. _ Principal component estimator and Stein estimator was briefly studied, but ridge estimator was studied in detail that they can reduce the effect of multicollinearity. As an application for this study, the most efficient model to give the probability of happening of fog in Eskişehir were fitted. Finally, ridge estimator was found most efficient when the independent varibles are collinear.
Benzer Tezler
- Ridge lojistik regresyonda önerilen son tahmin ediciler ve dağılımlarının belirlenmesi
Determination of the final estimators and their distributions proposed in the ridge regresion
ÖZKAN DÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE AKKUŞ
- Multinomial lojistik regresyonda farklı kestirim yöntemleri
Different estimation methods in multinomial logistic regression
EKREM BOZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURKUT NURAY URGAN
- Lojistik elastik net yönteminin alternatif yöntemlerle karşılaştırılması
Comparison of the logistic elastic net method with alternative methods
SEVİM SİMGE UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU ALTIN YAVUZ
- Çoklu iç ilişki ve aykırı değer olduğu durumda lojistik regresyon yaklaşımları
Logistic regression approaches in case of multicollinearity and outlier existence
EBRU GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU ALTIN YAVUZ
- Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmaları: Öğrenci performansının modellenmesi
Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmalari: öğrenci performansinin modellenmesi
ERDAL ÖZKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR