Lojistik regresyon modelinin yaşam verilerine uygulanması
Küçük Resim Yok
Tarih
1997
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
m ÖZET LOJİSTİK REGRESYON MODELİNİN YAŞAM VERİLERİNE UYGULANMASI TAŞDELEN, Alev Yüksek Lisans Tezi, istatistik Bölümü Tez Yöneticisi; Prof. Dr. Onur BAŞKAN Şubat 1997, 101 sayfa Günümüzde özellikle sınırlı miktarda bilgilerden sonuç çıkartmak ve bu sonuca göre karar vermek gerektiği durumlarda istatistik yöntemlerinin kullanılması, çok çeşitli alanlarda ilerleme imkanı yaratmıştır. Bu alanlardan biride tıpdır. Bu çalışmada, Metin Telyakar Yataklı Diabet Araştırma Eğitim ve Tedavi Merkezi Türk Diabet Cemiyeti İzmir Şubesi'nde kayıtlı hastalara ait bilgiler kullanılarak, şeker hastalığının ileri safhası olarak bilinen idrarda protein görülmesi (proteinuria) durumunu etkikeyen etmenlerin ortaya konulması amacı ile, konu ile ilgilenen uzmanların tavsiyelerinden yararlanılarak belirlenen yaş gruplarına ilişkin en uygun modellerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Model olarak belirlenen lojistik regresyon model ile ilgili genel bilgiler, modele ilişkin parametre tahmin yöntemleri konusunda açıklamalar yapılmış ve bu açıklamalar literatür bildirişleri ile desteklenmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde, verilerin değerlendirilmesi aşamasında SPSS for Windows istatistiksel paket programı ve elde edilen sonuçların şekillerle desteklenmesi amacı ile de Excel 5.0 paket programlan kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon, En çok olabilirlik tahmini
IV ABSTRACT APPLYING OF LOGISTIC REGRESSION MODELS ON SURVIVAL DATA TAŞDELEN, Alev Msc in Science Fac. Supervisor, Prof.Dr. Onur Başkan January 1997, 101 pages Today, the statistical procedures provide us to proceed in many different areas of interest especially when we would like to make inferences from the limited information and to give decisions about them. This study was carried out on the data obtained from diabetic patients in Metin Telyakar Yataklı Diabet Araştırma Eğitim ve Tedavi Merkezi, İzmir. The purpose of the study was to determine the factors effecting the protein existence (proteinuria) in the urea where the patients had high level in advanced stage of diabet by developing statistical models. General information was given about logistic regression model which was defined as a model. The parameter estimations related to the model were given and supported by literature. At the application section of this study, the data was analyzed by using SPSS for Windows statistical packet program and the results are figured by Excel 5.0 packet program. Key words:Logistic regression. Maximum likelihood estimations
IV ABSTRACT APPLYING OF LOGISTIC REGRESSION MODELS ON SURVIVAL DATA TAŞDELEN, Alev Msc in Science Fac. Supervisor, Prof.Dr. Onur Başkan January 1997, 101 pages Today, the statistical procedures provide us to proceed in many different areas of interest especially when we would like to make inferences from the limited information and to give decisions about them. This study was carried out on the data obtained from diabetic patients in Metin Telyakar Yataklı Diabet Araştırma Eğitim ve Tedavi Merkezi, İzmir. The purpose of the study was to determine the factors effecting the protein existence (proteinuria) in the urea where the patients had high level in advanced stage of diabet by developing statistical models. General information was given about logistic regression model which was defined as a model. The parameter estimations related to the model were given and supported by literature. At the application section of this study, the data was analyzed by using SPSS for Windows statistical packet program and the results are figured by Excel 5.0 packet program. Key words:Logistic regression. Maximum likelihood estimations
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, Lojistik regresyon analizi, Logistic regression analysis
