Geri Dön

Comparison of logistic regression and discriminant analysis models in survival analysis of blood cancer

Kan kanserinin sağkalım analizinde lojistik regresyon ve diskiriminant analizi modellerinin karşılaştırılması

  1. Tez No: 776805
  2. Yazar: HAWAR KHAN MURAD HASAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İlk ve Acil Yardım, Emergency and First Aid
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bu çalışma, kan kanseri hastalığına (KKH) neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması konusunu incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmada, var olanlar ile olmayanlardan oluşan bir grup temelinde, kan kanseri hastalığına neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması için klasik istatistiksel yöntemlerden biri olan Lojistik Regresyon Analizi (LRA) ile ayırt edici tekniklerden oluşan bir yöntem olan Diskriminant Analizi (DA) yöntemleri karşılaştırılmak suretiyle incelenmiştir. Söz konusu araştırmanın amacına ulaşabilmesi için veri kümesinde iki farklı veri yer almaktadır. İlk olarak, 1 Ocak 2017 tarihinden 31 Aralık 2018 tarihine kadar olan dönem için Kuzey Irak'taki Erbil şehrinde faaliyet gösteren Nanakali Hastanesi'nden elde edilen ikincil veriler, 1 Mart 2021 tarihine kadar takip edilecek şekilde kullanılmıştır. İkincisi, söz konusu veriler, kan kanseri hastalığının (KKH) tipinin de sorulduğu ve bu tipin söz konusu kanser ile arasındaki ilişkiyi de içeren bir anket formu ile toplanmış olup bu veriler, 16 'sı bağımsız 17 değişkenden ve bir adet de bağımlı değişkenden (varlık 1 ve yokluk 0) oluşan toplamda 350 hastadan edinilen verileri içermektedir. Doğru sınıflandırma sonuçlarının doğruluk yüzdesi oranı Lojistik Regresyon Analizi (LRA) için % 96.8 ve Diskriminant Analizi (DA) için ise % 76,2 'dir.

Özet (Çeviri)

This study was examined to deal with the classification of causing blood cancer disease (BCD), In this study, the comparison between one of the classical statistical methods Logistic Regression Analysis (LRA) with the methods of discriminant techniques Discriminant Analysis (DA) in order to classify blood cancer disease (BCD) for a group of presence and absence (BCD). The dataset contains two different data were conducted to achieve the goal of the study. First, it used secondary data that obtained from Hospital Nanakali in Erbil Northern Iraq in the period from 1st January 2017 to 31st December 2018 with a follow up period until 1st March 2021. Second, the data have been collected by questionnaire that has included the association between the type of presence blood cancer disease (BCD), this data contains 350 patients, including 17 variables, 16 of which are independent variables and a dependent variable (presence 1 and absence 0) of blood cancer disease depending, and after applied the previous methods. The rate of accuracy percentage of correct classification results 96.8% for LRA and 76.2% for DA.

Benzer Tezler

  1. Finansal başarısızlık tahmin metodlarının karşılaştırılması ve sektörel bir uygulama

    Comparison of financial failure estimation methods and a sectoral application

    EVREN KOÇ ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL AKGÜL

  2. Çok değişkenli verilerde ayrımsama sorunu ve lojistik regresyon analizi

    Başlık çevirisi yok

    GÜLAY BAŞARIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HÜSEYİN TATLIDİL

  3. Sınıflandırma problemlerinde lojistik regresyon ile makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması: veterinerlik alanında bir uygulama

    Comparison of the performance of logistic regression and machine learning algorithms in classification problems: An application in the field of veterinary medicine

    MERT DEMİRSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikSelçuk Üniversitesi

    Veterinerlik Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN YONAR

  4. Sürekli yapıdaki çoklu tanı testleri için birleştirme yöntemlerinin ROC eğrisi analizi kullanarak karşılaştırılması

    Comparison of combining methods for multiple continuous diagnostic tests using ROC curve analysis

    MUZAFFER BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK

  5. Finansal başarısızlık tahmininde geleneksel istatistiki yöntemlerle yapay sinir ağlarının karşılaştırılması ve sanayi işletmeleri üzerinde uygulama

    Comparison of traditional statisticial techniques with artificial neural networks in financial failure prediction and an application on industry firms

    TALİP TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İSMAİL HAKKI SÖNMEZ