Diskriminant analizi ve bazı alternatif regresyon analizleri
Discriminant analysis and some alternative regression analysis
- Tez No: 489624
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 218
Özet
Araştırılan yanıt değişkenin nitel ölçekli yapıya sahip olması sıkça rastlanan bir durumdur. Yanıt değişkenin yapısının iki veya daha fazla kategoriye sahip olduğu durumlarda, bu yanıt değişkenin tahminini elde etmek için lineer regresyon yöntemleri yerine sınıflandırma yöntemleri kullanılır. Diskriminant analizi, hatalı sınıflandırma olasılığını en aza indirgeyerek gözlemleri ait oldukları kategorilere ayırmak için kullanılan en temel sınıflandırma yöntemlerinden birisidir. Bu tez çalışmasında diskriminant analizi ve bu analize alternatif olarak önerilen lojistik ve probit regresyon analizleri, iki ve ikiden fazla kategoriye sahip yanıt değişken için ayrı ayrı incelenmiştir. Bu amaçla, ilk olarak bazı sınıflandırma yöntemleri hakkında ön bilgi verilmiş ve neden lineer regresyonun uygulanamadığı açıklanmıştır. Değişkenlerin çok değişkenli normal dağılması ve ortak varyans-kovaryans matrisli olmaları varsayımlarını gerektiren lineer diskriminant analizi ile ortak varyans-kovaryans matrisli olma koşulunu gerektirmeyen karesel diskriminant analizi incelenmiştir. Bu varsayımların gerçekleşmediği koşullarda önerilen, lojistik ve probit regresyon analizleri sırasıyla ele alınmıştır. Yapılan uygulama ile elde edilen bulgular özetlenmiş ve bu yöntemlerin sınıflandırma doğrulukları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
It is a frequent occurrence that the response variable studied has a qualitative scale structure. In cases where the response variable structure has two or more categories, the classification methods are used instead of the linear regression methods to obtain an estimate of the response variable. Discriminant analysis is one of the most basic classification methods used to separate the observations into categories they belong to by minimizing the probability of incorrect classification. In this thesis, in addition to the discriminant analysis, logistic and probit regression analyzes which are proposed as alternatives to the discriminant analysis, are examined separately for response variables with two and more than two categories. For this purpose, firstly some preliminary information about the classification methods are given and it is described that why the linear regression can not be applied. Linear discriminant analysis which requires the assumption that the variables have multivariate normal distribution with common variance-covariance matrix and quadratic discriminant analysis that does not require common variance covariance matrix, are examined. The logistic and probit regression analyzes, which are proposed in the conditions where these assumptions do not take place, are given respectively. The findings obtained by the application are summarized and the classification accuracy of these methods are compared.
Benzer Tezler
- Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma
Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios
İLHAN ACAR
- Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of multivariate analysis methods
MUHAMMED BEDİR BAYDEMİR
- Effect of pre-concentration technique on the extraction of volatile compounds in beef and changes in quality parameters under dynamic storage conditions
Çiğ etten uçucu bileşenlerin ekstraksiyonunda ön konsantrasyon tekniğinin etkisi ve dinamik muhafaza şartları altında kalite parametrelerinin değişimi
AYLİN MET ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2018
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN
Doktora
Türkçe
2001
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU
- Randomize olmayan klinik çalışmalarda en uygun eşleştirme analizi için makine öğrenme algoritmaları ile yeni propensity skor tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of new propensity score estimation models with machine learning algorithms for optimal matching analysis in non-randomized clinical trials
EMRE DEMİR
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE