Lojistik Regresyonda Bayesci Model Ortalaması Yaklaşımı

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-4171-9148en_US
dc.authorid0000-0003-2655-2367en_US
dc.authorid0000-0001-5636-7352en_US
dc.authorid0000-0002-1142-0436en_US
dc.contributor.authorCengi̇z, Mehmet Ali
dc.contributor.authorMurat, Naci
dc.contributor.authorTerzi̇, Yüksel
dc.contributor.authorSavaş, Nurettin
dc.date.accessioned2021-11-04T08:23:45Z
dc.date.available2021-11-04T08:23:45Z
dc.date.issued2008en_US
dc.departmentSelçuk Üniversitesien_US
dc.description.abstractStandart istatistiksel metotlar model belirsizliğini ihmal eder. Veri analizcileri olası model sınıfından bir model seçer ve sanki seçilen model veriyi üretmiş gibi işleme devam eder. Bu yaklaşım model seçiminde belirsizliği ihmal ederek istatistiksel çıkarımlar için güven aralıklarını daha geniş tutar ve daha riskli kararlara neden olur. Oysa Bayesci model ortalaması (BMA) bu model belirsizliğini göz önüne alan bir yapı sunar. Bu çalışmada BMA yaklaşımını sunularak gerçek hayattan bir probleme uygulaması verilmiştir. Uygulamada, BMA yaklaşımının örnek kestirim performansını geliştirdiği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractStandard statistical practice ignores model uncertainty. Data analysts typically select a model from some class of models and then proceed as if the selected model had generated the data. This approach ignores the uncertainty in model selection, leading to over-confident inferences and decisions that are more risky than one thinks they are Bayesian model averaging (BMA) provides a coherent mechanism for accounting for this model uncertainty.. In this study, we dismiss BMA approach and present a real life application. In this application, BMA provides improved out-of sample predictive performance.en_US
dc.identifier.citationCengi̇z, M., Murat, N., Terzi̇, Y., Savaş, N. (2008). Lojistik regresyonda Bayesci model ortalaması yaklaşımı. Selçuk Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi, 2, (32), 101-106.en_US
dc.identifier.endpage106en_US
dc.identifier.issn2458-9411en_US
dc.identifier.issue32en_US
dc.identifier.startpage101en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/42440
dc.identifier.volume2en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesien_US
dc.relation.ispartofSelçuk Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectBayesci yaklaşımen_US
dc.subjectBayesci model ortalamasıen_US
dc.subjectModel belirsizliğien_US
dc.subjectBayesian Approachen_US
dc.subjectBayesian model averagingen_US
dc.subjectModel uncertaintyen_US
dc.titleLojistik Regresyonda Bayesci Model Ortalaması Yaklaşımıen_US
dc.title.alternativeBayesian Model Averaging Approach In Logistic Regressionen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Mehmet Ali CENGİZ.pdf
Boyut:
2.42 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
makale dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dergi Yayın Koleksiyonu