Geri Dön

Lojistik regresyon ve biyolojik alanlarda kullanımı

Logistic regression and its using in biological fiels

PDF İndir

  1. Tez No: 85372
  2. Yazar: MUSTAFA ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERCAN EFE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Lojistik, lojit, odds, regresyon, Logistic, logit, odds, regression. II
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ LOJİSTİK REGRESYON VE BİYOLOJİK ALANLARDA KULLANIMI Mustafa ŞAHIN KSU FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI DANIŞMAN: Doç. Dr. Ercan EFE Yıl: 1999, Sayfa:88 Jüri : Doç. Dr. Ercan EFE : Prof. Dr. Yüksel BEK : Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Biyolojik konularda çok yaygın olarak kullanılan lojistik regresyon; log- lineer model, ayrım (discriminant), kümeleme (cluster) analizi gibi kesikli verilerle ilgili bir yöntemdir. Lojistik regresyonda, bir veya daha fazla bağımsız (açıklayıcı, explanatory, causal) değişken ile adlandırma ölçeğinde kesikli bir bağımlı (cevap, response) değişken arasındaki ilişki incelenmektedir. Lojistik fonksiyon Pft)=e^ /(l+e^)^'T /(l+e'w) şeklindedir. Log[P(xı)/(l- P(xı)] lojit dönüşümü ile lojistik regresyon modeli, *(X.) = Po + Mı +.... + 0PX» = Po + Z PA fc=l olarak elde edilir. Bu eşitlik lojit model ya da kısaca lojit olarak da adlandırılır. Bu çalışmada, lojistik model katsayılarının en çok olabilirlik tahminleri, önem testleri, desen değişkenlerinin tanımlanması, olabilirlik oran testleri, model yeterliliği ve modelin uyum iyiliğinin belirlenmesi incelenmiştir. Analiz yöntemi sayısal bir örnek üzerinde gösterilmiş, ayrıca çocukların doğum ağırlığını etkileyen risk faktörleri ile ilgili gerçek verilere lojistik regresyon modeli uydurulmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MSc THESIS LOGISTIC REGRESSION AND ITS USING IN BIOLOGICAL FIELDS Mustafa ŞAHIN DEPARTMENT OF ANIMAL SCIENCE INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCD2NCE UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SUTCU IMAM Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ercan EFE Year: 1999, Pages:88 Jury : Assoc. Prof. Dr. Ercan EFE : Prof. Dr. Yüksel BEK : Prof. Dr. Zeynel CEBECİ Logistic regression widely used in biological fields is a method related to discrete type of data such as log-linear model, discriminant and cluster analysis. The associations between one or more explanatory variables and a nominal scaled discreate response variable has been investigated by using logistic regression. Logistic function is P(x,) = e2A% /(l + eSte) = e'(x,)/(l + e'(X|)). By using lojit transformation, Iog[P(xı)/(l- P(xi)], logistic regression model is obtained as below: *(*,) = Po + Mi +.... + PpX» = fio + £&** fc=l This equation is also called logit model or shortly logit. In this study, maximum likelihood estimates of slope coefficients of logistic model, their significance tests, determining the desing variables, likelihood ratio test, adequacy of the model and assesing the goodness of fit were investigated. The method was shown on a numerical example and logistic model was fitted to the real birth weight data and its risk factors.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827837

    District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  2. Tez No

    850861

    İnflamatuar bağırsak hastalıklarında biyolojik terapi: Tek merkez deneyimi

    Single center experience of biologic therapies in inflammatory bowel diseases

    ÖYKÜ ZEYNEP GERÇEK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GastroenterolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    UZMAN İLKER ŞEN

  3. Tez No

    380983

    Advances in robust identification of spline models and networks by robust conic optimization, with applications to different sectors

    Değişik sektörlere uygulamalarıyla birlikte sağlam konik optimizasyon ile eğri modelleri ve ağların sağlam tanımlanmasındaki gelişimler

    AYŞE ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  4. Tez No

    166672

    Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  5. Tez No

    256726

    Nonlineer lojistik regresyon ve uygulaması

    Nonlinear logistic regression and its application

    ESRA ZEYNEP ŞENSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyoistatistikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ERAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ

Geri Dön