Penalized logistic regression

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2011

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: DİNÇER GÖKSÜLÜK

Danışman: AYLİN ALIN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Lojistik regresyon kategorik verilerin modellemesinde sıklıkla kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Kategorik verilerin en yaygın formu ?başarılı? veya ?başarısız?, ?evet? veya ?hayır? gibi ikili kategorilerin olduğu durumlardır. Regresyon modelini oluşturan değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı olması durumunda, regresyon modelinin başarı oranı önemli ölçüde düşmektedir. Bu çalışmada, çoklu doğrusal bağlantı sorununu gidermek ve modelin başarı oranını arttırmak için karesel cezalandırılmış lojistik regreson modeli kullanılmıştır. En uygun cezalandırma miktarını belirlemek için çeşitli ölçüler kullanılmıştır. Bu iki yöntem gerçek veri setine (koroner kalp krizi verileri) uygulanmış ve performansları bakımından karşılaştırmaları yapılmıştır.