Research Article
BibTex RIS Cite

Evaluation of Customer Orders in Supply Chain by Logistic Regression Analysis

Year 2018, , 67 - 81, 03.08.2018
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.440554

Abstract

Today the effect of the fact of Supply Chain Management on
the performance and the life cycles of enterprises is great. For an enterprise
keeping on its existence in the sector of manufacturing industry, one of the
most important rings of supply chain is the data of order and the manufacturing
performance of the enterprise.









This work aims to prove that the order parameters are usable
for estimating the probability of order realization at deadline.  In this manner, it will be provided for the
manufacturing industry enterprises and the enterprise decision makers, to be
more accurate on making decisions about orders and reaching the results of
those by this model. In addition to this, applicability of this approach for
many rings of supply chain will be discussed.

References

  • Arıcan, E. (2010). Nitel Yanıt Değişkene Sahip Regresyon Modellerinde Tahmin Yöntemleri. Yüksek Lisans Tezi . Adana: Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Bircan, H. (2004, Şubat). Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , s. 185-208.
  • Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Canada: John Wiley and Sons.
  • Kaşko, Y. (2007). Çoklu Bağlantı Durumunda İkili (Binary) Lojistik Regresyon Modelinde Gerçekleşen I. Tip Hata ve Testin Gücü. Yüksek Lisans Tezi . Ankara: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Kurban, M., Kantar, Y. M., & Hocaoğlu, F. O. (2007, Kasım). Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modelinin Güç Üretim Durumunun Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , s. 91-95.
  • Long, J. S., & Freese, J. (2001). Regression Models For Categorical Dependent Variables Using Stata. Texas: Stata Corporation.
  • McCullagh, P., & Nelder, J. (1989). Generalized Linear Models. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
  • Ürük, E. (2007). İstatistiksel Uygulamalarda Lojistik Regresyon Analizi. Yüksek Lisans Tezi . İstanbul: T. C. Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.

Tedarik Zincirinde Müşteri Siparişlerinin Lojistik Regresyon Analizi İle Değerlendirilmesi

Year 2018, , 67 - 81, 03.08.2018
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.440554

Abstract

Günümüzde Tedarik Zinciri Yönetimi olgusunun işletmelerin yaşamsal
süreçleri ve performansları üzerindeki etkisi büyüktür. İmalat sanayi
sektöründe varlığını sürdüren bir işletmede ise, tedarik zinciri yönetiminin en
önemli halkalarından birisi sipariş bilgileri ve işletmenin üretim
performansıdır.



Bu çalışma, sipariş parametrelerinin, siparişin zamanında
gerçekleşme ihtimalini tahmin etmede kullanılabilir olduğunu kanıtlamayı
amaçlamaktadır. Böylelikle imalat sanayi işletmelerinin ve işletme karar
alıcılarının bu modelleme ile siparişler üzerine karar almada ve kararlarının
sonucuna ulaşabilmede, daha isabetli olmaları sağlanabilinecektir. Bununla
birlikte, tedarik zinciri yönetiminin birçok halkasında da bu yaklaşımın
uygulanabilirliği tartışılacaktır.

References

  • Arıcan, E. (2010). Nitel Yanıt Değişkene Sahip Regresyon Modellerinde Tahmin Yöntemleri. Yüksek Lisans Tezi . Adana: Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Bircan, H. (2004, Şubat). Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , s. 185-208.
  • Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Canada: John Wiley and Sons.
  • Kaşko, Y. (2007). Çoklu Bağlantı Durumunda İkili (Binary) Lojistik Regresyon Modelinde Gerçekleşen I. Tip Hata ve Testin Gücü. Yüksek Lisans Tezi . Ankara: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Kurban, M., Kantar, Y. M., & Hocaoğlu, F. O. (2007, Kasım). Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modelinin Güç Üretim Durumunun Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , s. 91-95.
  • Long, J. S., & Freese, J. (2001). Regression Models For Categorical Dependent Variables Using Stata. Texas: Stata Corporation.
  • McCullagh, P., & Nelder, J. (1989). Generalized Linear Models. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
  • Ürük, E. (2007). İstatistiksel Uygulamalarda Lojistik Regresyon Analizi. Yüksek Lisans Tezi . İstanbul: T. C. Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
There are 8 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Economics
Journal Section Articles
Authors

Arzu Uzun 0000-0002-5118-380X

Serkan Baş This is me 0000-0003-4846-9425

Publication Date August 3, 2018
Submission Date July 4, 2018
Acceptance Date July 26, 2018
Published in Issue Year 2018

Cite

APA Uzun, A., & Baş, S. (2018). Tedarik Zincirinde Müşteri Siparişlerinin Lojistik Regresyon Analizi İle Değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(3), 67-81. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.440554
Creative Commons Lisansı
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.