Lojistik ve poisson regresyon modellerinde parametre tahmini ve model seçimi
Parameter estimation and model selection in logistic and poisson regression models
- Tez No: 571073
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EROL TERZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Araştırması yapılan konu hakkında elde edilen veriler her zaman sayısal veri olmayabilir. Bu durumda karşımıza kategorik veriler gelmektedir. Kategorik veri analizleri için en çok kullanılan analiz yöntemlerinden biri lojistik regresyon analizidir. Lojistik regresyon analizinde; doğrusal regresyon analizi için oluşturulmuş olan varsayımlar olmadığı için daha çok tercih edilen istatistik türlerinden biridir. Poisson regresyon analizinde bağımlı değişkenler kesikli değerler aldığı için günlük hayatımızda karşımıza çıkan olayların analizinde kullanılmaktadır. Poisson regresyon analizinde araştırmacının amacı elde edilen açıklayıcı değişkenlerin kesikli (sayıma dayalı) cevap değişkeni ile arasındaki ilişkiyi göstermektir. Bu çalışmada, Lojistik regresyon ve Poisson regresyon analizi hakkında teorik bilgiler verilmiştir. Lojistik regresyon ve Poisson regresyon analizi için literatür taraması yapılmıştır. Lojistik regresyon ve Poisson regresyon katsayılarının nasıl hesaplandığı anlatılmıştır. Katsayılar kullanılarak tahminsel model bulunmuştur. Daha verimli bir model bulabilmek için olabilirlik oranı testi ve Wald testi uygulanmıştır. Uygulanan testler sonrası güven aralıkları oluşturulmuştur ve modelin anlamlı olup olmadığı yorumlanmıştır. Ayrıca adımsal analiz yöntemiyle de en sade model bulunmaya çalışılmıştır. Ortaya çıkan modelin elde edilen verilere uyup uymadığına Pearson Ki-Kare yöntemiyle bakılmıştır. Sınıflandırma tablosu oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setleri SPSS programı kullanılarak Lojistik regresyon ve Poisson regresyon analizine göre uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The data obtained from the research subject may not always be numerical data. In this case, we come across categorical data. One of the most used analysis methods for categorical data analysis is logistic regression analysis. In logistic regression analysis; it is one of the more preferred types of statistics since there are no assumptions for linear regression analysis. Since the dependent variables take discrete values in the Poisson regression analysis, they are used in the analysis of the events encountered in our daily lives. The aim of the researcher in Poisson regression analysis is to show the relationship between the obtained explanatory variables and the discrete (census-based) variable. In this study, theoretical information about Logistic regression and Poisson regression analysis is given. A literature review was performed for logistic regression and Poisson regression analysis. Logistic regression and Poisson regression coefficients are explained. Predictive model was found by using coefficients. Likelihood ratio test and Wald test were applied to find a more efficient model. Confidence intervals were established after the tests and whether the model was significant or not. In addition, it has been tried to find the simplest model by step analysis method. The Pearson Chi-Square method was used to determine whether the resulting model fit the data obtained. Classification table is created. The data sets were applied according to Logistic regression and Poisson regression analysis using SPSS program.
Benzer Tezler
- Genelleştirilmiş lineer modellerde model seçimi üzerine alternatif bir yaklaşım
An alternative approach on model selection in generalized linear models
ÖZLEM KORUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADRİ ULAŞ AKAY
- Nitel yanıt değişkene sahip regresyon modellerinde tahmin yöntemleri
Parameter estimation in regression models with qualitative response variable
ENGİN ARICAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
- Lojistik regresyon analizi ile sigara içme alışkanlığının belirlenmesi: R'de uygulama
Determination smoking habits by logistic regression analysis: R application
DUYGU GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikİnönü ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RABİA ECE OMAY
- Mixed-integer exponential cone programming in action: Sparse logistic regression and optimal histogram construction
Karma tamsayılı üstel konik programlama uygulamaları: Seyrek lojistik regresyon ve eniyi histogram inşaası
SAHAND ASGHARIEH AHARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. BURAK KOCUK
- Determining noise type in qr code images using classical machine learning algorithms
Klasik makine öğrenme algoritmalarıyla qr kodlu görüntülerde gürültü türünün belirlenmesi
AHMAD BILAL WARDAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. JAWAD RASHEED