Lojistik regresyonda kuşkulu gözlemlerin incelenmesi
Examining of suspicious observations in logistic regression
- Tez No: 466568
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM ALPU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Lojistik regresyon modeli geçmişten günümüze hemen her bilim dalında büyük ilgi gören istatistik tekniklerden biridir. Ancak, lojistik regresyon modelinin yeterliliğinin, uygunluğunun kontrolü için etkili gözlem, aykırı değer ve kaldıraç noktaların analizi çok sık çalışılmamaktadır. Kuşkulu gözlemlerin belirlenmesindeki bir hata modelden elde edilen çıkarsamaların geçerliliği üzerinde ciddi bozulmalar yaratabileceğinden bu gözlemlerin belirlenmesi ve ortadan kaldırılması modelleme çalışmalarında çok önemli bir konudur. Aykırı değerlerin tespiti ve artıklara dayalı olarak geliştirilmiş diğer teşhis ölçüleri doğrusal regresyonda geniş bir kullanım alanı kazanmıştır. Doğrusal regresyonda yapılan çalışmaların çokluğu lojistik regresyon için geliştirilebilecek yöntemlere rehberlik etmektedir. Doğrusal regresyonda olduğu gibi lojistik regresyonda da aykırı değer, etkili gözlem ve yüksek kaldıraç noktaları konuları birlikte ele alınmaktadır. Bir lojistik regresyon modelinin parametrelerinin tahmininde sıklıkla kullanılan en çok olabilirlik yöntemi ideal ortamlarda iyi optimallik özelliklerine sahip olsa da kuşkulu gözlem değerlerine karşı oldukça duyarlıdır. Bu nedenle modelin uygun olduğuna karar vermeden önce değişken öğelerinin tam kümesi üzerinden model uyumunun desteklenip desteklenmediğini görmek amacıyla kuşkulu gözlem teşhisçileri geliştirilmiştir. Bu çalışmada lojistik regresyon modeli için son dönemlerde ele alınmış bazı teşhis ölçüleri ve önerilen teşhis ölçüleri, R yazılım programından faydalanılarak gerçekleştirilen simülasyon çalışması ile türetilen veriler üzerinden karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması bir, iki ve beş bağımsız değişkenli lojistik regresyon modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Her bir model için tek bir bağımsız değişkenin ve tüm bağımsız değişkenlerin belirli kirletme oranları ile kirletildiği durumlarda teşhis ölçülerinin performansı incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Logistic regression model is one of the statistical techniques which has been received a great deal of attention from past to present in almost every branch of science. However, analyses of influential observations, outliers and leverage points are not studied frequently for the adequacy and efficiency of the logistic regression model. An error in determining the suspicious observations can create serious distortions on validity of the inferences derived from the model, identification and elimination of these observations are very important issues in modelling studies. Detection of outliers and other diagnostic measures based on residuals have gained a wide range of use in the linear regression. The multiplicity of studies on the linear regression provides guidance to methods that can be developed for logistic regression. The usual method of fitting logistic regression models, maximum likelihood, has good optimality properties in ideal settings, but is extremely sensitive to suspicious data points. Therefore, before concluding that model fits, a series of influential observation diagnostics have been developed to see if fit is supported over the entire set of covariate patterns. In this thesis developed and recently proposed multiple group diagnostic measures for logistic regression compared with the data derived from simulation study. Thus, optimal diagnostic measures were determined in different simulation scenarios. R software program used at the stage of the development of new diagnostic measures and compare of current diagnostic measures.
Benzer Tezler
- Multiparametrik prostat manyetik rezonans görüntülemesinin prostat biyopsisinde malignite tahminindeki rolü
Role of multiparametric prostate magnetic resonance imaging in malignancy estimation in prostate biopsy
CEMAL FERHAT ÖNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
ÜrolojiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT AKDUMAN
- İzmir merkez ilçe 7-17 yaş okul çocuklarında epilepsi prevalansının araştırılması
The investigation of prevalence of among school children between age 7-17 in İzmir province
ADEM AYDIN
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2000
NörolojiDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERAY DİRİK
- İlk gebeliğini yaşayan kadınların gebeliğe ilişkin beklentileri
The expectations of the first-time pregnant women with regard to pregnancy
NEBİYE TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
HemşirelikAkdeniz ÜniversitesiDoğum ve Kadın Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİLE KUKULU
- Bayesian semiparametric models for nonignorable missing data mechanisms in logistic regression
Lojistik regresyonda ihmal edilemeyen kayıp veri mekanizmaları için Bayesci yarı-parametrik modeller
OLCAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU
- Lojistik regresyonda robust tahmin yöntemlerinin kullanılması
Using robust estimation methods in logistic regression
TUĞÇE PARLAK