Lojistik regresyon modeller ve bir uygulama
Küçük Resim Yok
Tarih
1999
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
V ÖZET LOJİSTİK REGRESYON MODELLER VE BİR UYGULAMA SAPMAZ (YILMAZ), Kadriye Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Bölümü Tez Yürütücüsü: Prof.Dr. Onur BAŞKAN Şubat 1999, 78 Sayfa Bu çalışmada, istatistiksel model kavramı altında Y bağımlı değişkeninin iki sınıflı bir değişken olması durumunda kullanılabilecek modellerden; doğrusal olasılık modeli, lojistik regresyon model ve probit model ele alınmıştır. Bu modellerin E.Ü. Anesteziyoloji ve Reanimasyon Kliniğindeki hastalara ilişkin verilere bağlı olarak uygulanabilirlikleri tartışılmıştır. Klinikteki hastaların ölümüne etki eden faktörlerin belirlenmesinde, bu üç modelden en uygun model olarak belirlenen lojistik regresyon model kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda; APACHE II Skor Derecesindeki artışın, Hastada Hipoksik Periyod ve Multiple Organ Yetmezliği Komplikasyonlannm bulunmasının hastanın ölümüne etki ettiği belirlenmiştir. Ayrıca APACHE Il'nin skor derecesini belirlemede kullanılan faktörlerden hastanın ölümüne etki eden faktörler bir model yardımı ile tahmin edilmiştir. İncelenen bu faktörlerden; Ortalama Arter Basıncının (MAP) ve Solunum Hızının düşük olmasının ve Serum Kreatininin yüksek olmasının hastanın ölümüne etki ettiği belirlenmiştir. Anahtar sözcükler: İki Sınıflı Bağımlı Değişken, Doğrusal Olasılık Modeli, Probit Model, Lojistik Regresyon Modelleri
VII ABSTRACT LOGISTIC REGRESSION MODELS AND AN APPLICATION SAPMAZ (YBLMAZ), Kadriye MSc in Statistics Supervisor: Prof.Dr. Onur BAŞKAN February 1999, 78 pages In this study, linear probability model, logistic regression model and probit model were scrutinized from the models which can be used when the dependant variable Y is a binary variable under the statistical model concept. Depending on the data related to the patients in tiie Anesthesiology and Intensive Care Clinic of the Aegean University, the applicability of these models were discussed. For determining the factors effecting the death of the patients in this clinic, logistic regression model which was determined to be the most appropriate model among those three models was used. As a result of the analysis model; it was determined that the increase of APACHE II Score Degree and the presence of Hypocsic Period and Multiple Organ Dysfunction Complications effects the death of a patient. Furthermore, from the factors used for determining the score degree of APACHE II, the factors effecting the death of the patients were estimated by means of a model. From the factors examined; it was determined that low Mean Arterial Pressure (MAP) and Respiratory Rate and high Serum Creatinine effect the death of the patient. Keywords: Binary Dependent Variable, Linear Probability Model, Probit Model, Logistic Regression Model.
VII ABSTRACT LOGISTIC REGRESSION MODELS AND AN APPLICATION SAPMAZ (YBLMAZ), Kadriye MSc in Statistics Supervisor: Prof.Dr. Onur BAŞKAN February 1999, 78 pages In this study, linear probability model, logistic regression model and probit model were scrutinized from the models which can be used when the dependant variable Y is a binary variable under the statistical model concept. Depending on the data related to the patients in tiie Anesthesiology and Intensive Care Clinic of the Aegean University, the applicability of these models were discussed. For determining the factors effecting the death of the patients in this clinic, logistic regression model which was determined to be the most appropriate model among those three models was used. As a result of the analysis model; it was determined that the increase of APACHE II Score Degree and the presence of Hypocsic Period and Multiple Organ Dysfunction Complications effects the death of a patient. Furthermore, from the factors used for determining the score degree of APACHE II, the factors effecting the death of the patients were estimated by means of a model. From the factors examined; it was determined that low Mean Arterial Pressure (MAP) and Respiratory Rate and high Serum Creatinine effect the death of the patient. Keywords: Binary Dependent Variable, Linear Probability Model, Probit Model, Logistic Regression Model.
Açıklama
Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
Anahtar Kelimeler
İstatistik, Statistics, Regresyon modelleri, Regression models, İstatistiksel modeller, Statistical models
