Lineer olmayan lojistik regresyon analizinde model kurma stratejileri ve bir uygulaması

dc.contributor.advisorGenç, Aşır
dc.contributor.authorİyit, Neslihan
dc.date.accessioned2025-01-22T10:52:18Z
dc.date.available2025-01-22T10:52:18Z
dc.date.issued2003
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde lineer regresyon analizi ve kukla bağımlı değişkenlerle regresyon analizi hakkında genel bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde lojistik regresyon analizi ile ikili, ordinal, nominal, tek değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere lineer lojistik regresyon çeşitleri verilmiştir. Ayrıca bu bölümde lojistik regresyon modelinin kurulması, katsayılarının önemliliğinin testi, lojistik regresyon modelinde katsayıların yorumlanması, lojistik regresyon için model kurma stratejileri ve metotları, modelin uyumunun tayin edilmesi, lojistik regresyon modeli için teşhis ölçütleri ve lojistik regresyon analizinin dayandığı varsayımların bozulduğu durumlar verilmiştir. Üçüncü bölüm çalışmanın temel kısmını teşkil etmektedir. Bu bölüm lojistik regresyon analizi konusuna giriş mahiyeti teşkil etmesi amacıyla lojistik regresyon analizini; model tanımı, parametre tahmin yöntemleri, başlangıç değeri seçimi, durdurma kuralı ve Gauss-Newton algoritması başlıkları altında içermektedir.Son bölümde ise menopoza etki eden risk faktörlerinin istatistiksel açıdan belirlenebilmesi amacıyla lojistik regresyon analizi uygulanmıştır.
dc.description.abstractThis study consists of four sections. In the first section, general information about linear regression analysis and regression analysis with dummy variables are given. In the second section, logistic regression analysis technique for the cases of binary, ordinal, nominal, univariate and multivariate variables is given. Also in this section fitting the logistic regression model, testing for the significance of the coefficients, interpretation of the logistic regression model coefficients, model building strategies and methods for the logistic regression, assessing the fit of the model, logistic regression diagnostics and violation of the assumptions in logistic regression analysis are given.The third section is the main part of the study. This section includes logistic regression analysis in terms of model definition, parameter estimation methods, selection of the initial value, stopping rule and Gauss-Newton method. In the last section, a logistic regression analysis application is done for the aim of determining statistically significant risk factors that affect menopause.
dc.identifier.citationİyit, N. (2003). Lineer olmayan lojistik regresyon analizinde model kurma stratejileri ve bir uygulaması. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/53949
dc.identifier.yoktezid320028
dc.institutionauthorİyit, Neslihan
dc.language.isotr
dc.publisherSelçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectLineer Olmayan Lojistik Regresyon Analizi
dc.subjectEtkileşim
dc.subjectOdds Oranı
dc.subjectUyum İiyiliği Testi
dc.subjectLojistik Tegresyon Teşhisleri
dc.subjectGauss-Newton Metodu
dc.subjectNonlincar Logstic Regression Analyss
dc.subjectOdds Ratio
dc.subjectGoodnees-Of-Fit Test
dc.subjectGauss-Newton Method
dc.subjectInteraction
dc.titleLineer olmayan lojistik regresyon analizinde model kurma stratejileri ve bir uygulaması
dc.title.alternativeModel building strategies for nonlinear logistic regression analysis and an application
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
320028.pdf
Boyut:
22.44 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: