TY  - JOUR
T1  - Tedarik Zincirinde Müşteri Siparişlerinin Lojistik Regresyon Analizi İle Değerlendirilmesi
TT  - Evaluation of  Customer Orders in Supply Chain by Logistic Regression Analysis
AU  - Uzun, Arzu
AU  - Baş, Serkan
PY  - 2018
DA  - August
Y2  - 2018
DO  - 10.25287/ohuiibf.440554
JF  - Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
JO  - ÖHÜİİBFD
PB  - Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2564-6931
SP  - 67
EP  - 81
VL  - 11
IS  - 3
LA  - tr
AB  - Günümüzde Tedarik Zinciri Yönetimi olgusunun işletmelerin yaşamsalsüreçleri ve performansları üzerindeki etkisi büyüktür. İmalat sanayisektöründe varlığını sürdüren bir işletmede ise, tedarik zinciri yönetiminin enönemli halkalarından birisi sipariş bilgileri ve işletmenin üretimperformansıdır.Bu çalışma, sipariş parametrelerinin, siparişin zamanındagerçekleşme ihtimalini tahmin etmede kullanılabilir olduğunu kanıtlamayıamaçlamaktadır. Böylelikle imalat sanayi işletmelerinin ve işletme kararalıcılarının bu modelleme ile siparişler üzerine karar almada ve kararlarınınsonucuna ulaşabilmede, daha isabetli olmaları sağlanabilinecektir. Bununlabirlikte, tedarik zinciri yönetiminin birçok halkasında da bu yaklaşımınuygulanabilirliği tartışılacaktır.
KW  - Lojistik Regresyon
KW  - Tedarik Zinciri Yönetimi
KW  - Siparişe Göre Üretim
KW  - Hosmer ve Lemeshow Uyumun İyiliği Testi
N2  - Today the effect of the fact of Supply Chain Management onthe performance and the life cycles of enterprises is great. For an enterprisekeeping on its existence in the sector of manufacturing industry, one of themost important rings of supply chain is the data of order and the manufacturingperformance of the enterprise.This work aims to prove that the order parameters are usablefor estimating the probability of order realization at deadline. In this manner, it will be provided for themanufacturing industry enterprises and the enterprise decision makers, to bemore accurate on making decisions about orders and reaching the results ofthose by this model. In addition to this, applicability of this approach formany rings of supply chain will be discussed.
CR  - Arıcan, E. (2010). Nitel Yanıt Değişkene Sahip Regresyon Modellerinde Tahmin Yöntemleri. Yüksek Lisans Tezi . Adana: Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
CR  - Bircan, H. (2004, Şubat). Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , s. 185-208.
CR  - Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Canada: John Wiley and Sons.
CR  - 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.
CR  - 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.
CR  - Long, J. S., & Freese, J. (2001). Regression Models For Categorical Dependent Variables Using Stata. Texas: Stata Corporation.
CR  - McCullagh, P., & Nelder, J. (1989). Generalized Linear Models. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
CR  - Ürük, E. (2007). İstatistiksel Uygulamalarda Lojistik Regresyon Analizi. Yüksek Lisans Tezi . İstanbul: T. C. Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
UR  - https://doi.org/10.25287/ohuiibf.440554
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/518131
ER  -