Değişken seçimi yönetimi olarak adımsal lojistik regresyon ile adımsal diskriminant analizinin karşılaştırılması
Comparison stepwise logistic regression to discriminant analysis for the method of variable selection
- Tez No: 68059
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA ERBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
I DEĞİŞKEN SEÇİMİ YÖNTEMİ OLARAK ADIMSAL LOJİSTİK REGRESYON İLE ADIMSAL DİSKRİMİNANT ANALİZİNİN KARŞILAŞTIRILMASI (YÜKSEK LİSANS TEZİ) Züleyha SEVEN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 1997 ÖZET Adımsal Lojistik regresyon ile adımsal Diskriminant analizinde durum - kontrol çalışması yapıldığında, durum sayıları 50 ile 400 arasında değiştiğinde değişkenlerin doğru seçilme olasılığının değerlendirilmesi amacıyla Monte Carlo çalışmaları kullanıldı. Çalışmada aday değişkenlerin 4 ünün yanıt değişkeni ile ilişkisi ve diğer 4 ünün ise ilişkisizliği araştırıldı. Veri kümeleri Normal ve Lognormal dağılımlardan oluşturuldu. Çalışmada aynı örnek genişlikleri, aynı ortalama vektörler ve aynı kovaryans matrisleri kullanılarak adımsal Lojistik regresyon ile adımsal Diskriminant analizi arasındaki farklılıklar çapraz tablolar oluşturularak araştırıldı. Bilim Kodu : 4060101 Anahtar Kelimeler : Logistik Regresyon, Diskriminant Analizi, MonteCarlo Çalışması, Box-Muller Yöntemi, Johnson Dönüşümü Sayfa Adedi : 94 Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Semra Erbaş
Özet (Çeviri)
II (M. Sc. Thesis) Züleyha SEVEN GAZI UNIVERSITY INSTITUE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY JANUARY 1997 ABSTRACT Monte Carlo methods were used to evaluate the probability of correctly chosen variables if state procedure was done, state variables changing from 50 to 400, in stepwise logistic regression and discriminant analysis. In this thesis, four of candidate variables were investigated the relationship to response variables and the other four were not. The data sets were generated from normal and lognormal distributions. In this thesis, the differences between logistic regression and discriminant analysis were also investigated by preparing crosstabulation tables, using same samples, same mean vectors and covariance matrices. Science code : 4060101 Key words : Logistic Regression, Discriminant Analysis, Monte Carlo study, Box and Muller Method, Johnsons Translation System Number of pages : 94 Adviser :Assoc. Prof. Semra Erbaş
Benzer Tezler
- The application of machine learning algorithms for credit default prediction within the European regulatory framework
Avrupa düzenleyici çerçevesi kapsamında kredi temerrüt tahmini için makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması
PINAR MELİS EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Farklı frekanslı Google Trends verileri ile işsizlik öngörüsü
Unemployment forecast using Google Trends data at different frequencies
DİLAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN ARAS
- Sağlık harcamaları belirleyicilerinin veri madenciliği yöntemleri ile modellenmesi
The modeling of determinants of health expenditures using data mining methods
MELİHA MELİŞ GÜNALTAY
Doktora
Türkçe
2024
Sağlık YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLBİYE YAŞAR
- Uçak parçaları bakım ve tamir firmasında karlılık dinamiklerinin veri bilimi yöntemleriyle incelenmesi
Analysis of profitability dynamics in an aircraft parts maintenance and repair company with data science methods
NUR ŞAHVER USLU
Doktora
Türkçe
2025
UlaşımYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ
- Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY