Lojistik regresyon ve diskriminant analizi
Logistic regression and discriminant analyses
- Tez No: 95656
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRET GÜRBÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Diskriminant analizi, logistik regresyon, teklik oranı, en çok olabilirlik metodu, iki seviyeli bağımlı değişken, durum-kontrol denemeleri, geriye ve ileriye dönük planlanmış denemeler, Wald testi, olabilirlik oran istatistiği, sapan gözlem, Lojistik regresyon analizi, Zootekni, Discriminant analysis, logistic regression, odds ratio, maksimum likelihood method, binary dependent variable, case-control study, retrospective and prospective studies, Wald's test, likelihood ratio statistic, outlier, Logistic regression analysis, Zootechnics
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Doktora Tezi LOJİSTİK REGRESYON VE DİSKRİMİNANT ANALİZİ Handan ÇAMDEVİREN Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Zootekni Anabilim Dalı Danışman : Prof. Dr. Fikret GÜRBÜZ Bu çalışmada, iki ve daha fazla seviye içeren bağımlı değişkene sahip modellere uygulanabilecek lojistik regresyon ve diskriımnant analizi teknikleri ele alınmıştır. Bu tekniklere ilişkin teorik temeller, farklı model çeşitleri, modeldeki katsayı tahminleri, katsayıların önem testleri, değişken seçim metotları ve model tanılan ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır. Bu iki tekniğin uygulama adımlarım ve elde edilen sonuçların nasıl yorumlanacağım göstermek, amacıyla A.Ü.T.F. Psikiyatri ABD' daki bir çalışmadan elde edilen karışık yapıdaki veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti için uygun lojistik regresyon modelinin belirlenmesinde, tek değişkenli lojistik regresyon modelleri, uygun diskriminant fonksiyonlarının belirlenmesinde ise adrmsal disloiminaııt analizi ImlJanılmışbr. Her iki analiz tekniğine ilişkin elde edilen son modeller, bireylerin ait oldukları gruplara doğru sınıflandırma olasılıkları bakımından birbirleriyle karşılaştırılmış ve lojistik regresyon analm doğrusal riisVriminflnt analizi ve karesel diskriminant analiTimfp bu olasılık değerleri sırasıyla %72.3, %6 1 ve %62 olarak bulunmuştur. Bunlara ilaveten, farklı değişken yapısına sahip iki veri setinde, sürekli değişkenlere ait ortalama, varyans ve kovaryanslardaki değişmenin her bir populasyona doğru sınıflandırma olasılıkları üzerine etkisini araştırmak amacıyla bir simulasyon çalışmacı yapılmıştır. Bu çalışma sonucunda, her bir populasyona doğru smrflandrnna olasılıkları bakımından doğrusal diskrirmnant analizi ve lojistik regresyon analizinin benzer sonuçlar verdiği görülmüştür. 2000, 187 sayfa
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PhD. Thesis LOGISTIC REGRESSION AND DISCRIMINANT ANALYSIS Handan ÇAMDEVİREN Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Animal Sciences Supervisor : Prof. Dr. Fikret GÜRBÜZ In this work, it was deal with logistic regression and discriminant analysis techniques which can be aplicable to binary and polychotomous outcome variable. It was explained theoretical based of this techniques, type of various models, estimation of coefficient in these models, test of significance of these coefficients, selection of variables and model diagnostics. To show that application steps and bow can be interpret results of these techniques it was taken same mixed data from a study which made in A.U.M.F. Psychiatry Unit. It was used müvaıiate logistic regression models to determined final logistic regression model and stepwise discriminant analysis technique to determined final discriminant functions. As a result it has been taken true group classification proportions in logistic regression model, linear discriminant analysis and quadratic discriminant analysis, 72.3%, 61% and 62% respectively. Also, to show that the effect of various combination mean vectors, variance and covaiiance structure of continuous variables on the true classification proportions each population was made a simulation study. Simulation results show that both linear itiariimnam analysis and logistic regression analysis same. 2000, 187 pages
Benzer Tezler
- Kesme puanının belirlenmesinde lojistik regresyon analizi, diskriminant analizi ve ROC eğrisi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparing methods of logistic regression analysis, discriminant analysis and ROC curve method while determining cut point
ÇİĞDEM REYHANLIOĞLU KEÇEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
- Firmaların mali başarısızlıklarının öngörülmesinde diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparision of discriminant analysis and logistic regression analysis methods in predicting firms? financial failures
CEREN BÖRÜBAN
- Ölçeklerin faktör yapısını belirlemede kullanılan açımlayıcı faktör analizi ve kümeleme analizi ile verilerin sınıflandırılmasında kullanılan diskriminant ve lojistik regresyon analizi tekniklerinin karşılaştırılması
The comparison of explanatory factor analysis and clustering analysis which are used for determining scale factor structure, and the comparison of discriminant and logistic regression analysis techniques which are used for data classification
ZAFER ERTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHTAP ÇAKAN
- Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı Beşeri Kalkınma Endeksi verilerini kullanarak diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının değerlendirilmesi
Evaluating classification success of discriminant analysis, logistic regression analysis and neural network models using United Nations Developing Programme?s Human Development Index
SERHAT BURMAOĞLU
- Diskriminant analizi ve bazı alternatif regresyon analizleri
Discriminant analysis and some alternative regression analysis
SELİN SEVİNDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY