Geri Dön

Farklı not sistemlerinde öğrencinin başarılı olma olasılığının probit regresyon analiziyle değerlendirilmesi

The Evaluation of the probability of the academic achivement by using probit regresion analysis in different achivement evaluation system

  1. Tez No: 57020
  2. Yazar: ÖZLEM ÖZARICI
  3. Danışmanlar: PROF.DR. NECLA ÇÖMLEKÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

IV ÖZET Regresyon analizi yöntemlerinden Probit regresyon analizinin ele alındığı bu çalışmada, öncelikle bağımlı değişkenin iki düzeyli özellik belirten değişken olması durumunda en çok kullanılan modellerden Doğrusal Olasılık modeli, Logit modeli ve Probit modeli incelenmiş, bunu izleyen aşamada Probit regresyon analizi kavramı genel olarak ele alınmış ve Probit regresyon modelinin parametre kestirim tekniklerine yer verilmiştir. Ayrıca elde edilen Probit regresyon modelinin doğruluğunu göstermede kullanılan uyum iyiliği ölçütleri de ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Araştırmanın uygulama bölümünde, 1994-1995 öğretim yılında Osmangazi Üniversitesinde yürürlüğe konan "önlisans, Lisans öğretim ve Sınav Yönetmeliği'ndeki basan değerlendirme sisteminin (Harf Sistemi) öğrenci başarısına katkısı bir ders (Deney Tasarımı) gözönüne alınarak incelenmiş, ve bu derste başarılı olma olasılığım verecek uygun model belirlenmeye çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

SUMMARY In this study, the Probit regression analysis of regression analysis methods has been considered. First of all, of the most common models, Linear Probability model, Logit model, and Probit model have been studied for the situations in which the dependent variable is binary qualitative variable. Following these stages, Probit regression analysis concept has been considered in general and the techniques of estimation of its parameters have been studied also. Moreover, goodness of fit measures which are used to evaluate the model performance of the Probit regression model have been taken into consideration in details. In the application part of this paper, the system of evaluation the academic achievement (i.e. giving grades in terms of alphabetical marks) taking place in the“Instructions of the education and examination programs of Bachelor's and Pre- Bachelor's Degree”implemented in Osmangazi University in 1994-1995 education period has been considered, and its contribution to the student's academic achievement at one of the courses (Experimental Design) have been studied. Finally, the most efficient model which can suggest the probability of being successful at this course has been aimed to be fitted.

Benzer Tezler

  1. Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition

    Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma

    FEVZİYE İREM EYİOKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. 2018 PISA sınavı Türkiye örnekleminin akademik başarısını etkileyen sosyokültürel ve sosyoekonomik faktörlerin incelenmesi

    Investigation of socio-cultural and socioeconomic factors affecting the academic achievement of the PISA 2018 Turkey sample

    ONUR CAN PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ASLAN

  3. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  4. Orthogonality based feature selection for ai applications

    Yapay zeka uygulamaları için ortogonalite tabanlı öznitelik seçimi

    MEHMET SELAHADDİN ŞENTOP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. E-öğrenme sistemlerine entegre edilebilir online sınav modülü geliştirilmesi

    Development of an integratable online examination module for e-learning systems

    İRFAN ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZERRİN AYVAZ REİS