Geri Dön

Yaşam memnuniyetini etkileyen faktörlerin sınıflama ve regresyon ağacı ile belirlenmesi

The determination of the factors that affect life satisfaction with classification and regression trees

  1. Tez No: 472912
  2. Yazar: YASEMİN BAHAR YÜCEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEDA BAĞDATLI KALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (SRA) varsayım gerektirmeyen istatistiksel tekniklerdir. SRA, bağımlı değişkenin kategorik olması durumunda sınıflama ağacı, bağımlı değişkenin sürekli olması durumunda ise regresyon ağacı ismini almaktadır. SRA; bağımsız değişkenler ve bağımlı değişken arasındaki anlamlı ilişkilerin modelini ağaç şeklinde göstermektedir. Kolay yorumlanması, büyük veri setlerine uygulanması ve varsayım gerektirmemesinden dolayı son zamanlarda sıkça kullanılan tekniklerdir. Sınıflama veya Regresyon Ağacı oluşturan; Classification and Regression Tress (CART) ve Chi-Square Automed Interaction Detection (CHAID) algoritmalarının en önemli özellikleri, sürekli ve kategorik verileri aynı anda modele dahil edebilmesi, bağımlı değişken üzerinde etkili olan bağımsız değişken(ler)i bir ağaç diyagramı üzerinde kolayca anlaşılabilir gösterilmesi olarak özetlenebilir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'deki kişilerin mutluluk düzeylerini etkileyen faktörlerin sınıflama ve regresyon ağaçları ile belirlenmesidir. Hem sınıflama hem de regresyon ağaçlarında CART ve CHAID algoritmaları kullanılarak bu faktörlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, sınıflama ve regresyon ağaçları için farklı başlangıç ve test verileri kullanılarak ağaçlar oluşturulmuş, aralarındaki farklılıkları incelenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmalı olarak yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Classification and Regression Trees (CART) are techniques which don't require hypothesis. CART is named“classification tree”when the dependent variable is categorical, and it is named“regression tree”when the dependent variable is continuous. CART shows the model of the significant relations between dependent and independent variable as trees. Since it is easy to interpret, can be implemented to large data sets, and doesn't require hypothesis; it is often used recently. The most important features of Classification and Regression Tree (CART) and Chi-Square Automed Interaction Detection (CHAID) algorithms are to be able to include continuous and categorical datas at the same time, and to be able to show the independent variables that are effective on the dependent variables on a tree diagram which is very easy to understand. The aim of this study is to determine the factors that affect the happiness levels of people living in Turkey with classification and regression trees. It is aimed to determine these factors, by using CART and CHAID algorithms on both classification and regression trees. Besides, trees are composed by using different beginning and test datas for classification and regression trees; the differences between them are examined and the results are interpreted comparatively

Benzer Tezler

  1. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

  2. Böceklerde ses çıkarma ve bunun yararları

    Sound production in insects its usefulness

    NİLGÜN MADANLAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZoolojiEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESAT PEHLİVAN