Yıl 2019, Cilt , Sayı 17, Sayfalar 1008 - 1013 2019-12-31

Lojistik inceleme uygulamalı istatistiğin önemli materyallerinden birisidir. Veri yapısına bağlı olarak ayrımsama performansı önemli ölçüde etkilenebilir. Ayrımsama performansının istenen düzeyde olması kullanılan bağlantı fonksiyonunun esnekliğine doğrudan bağlıdır. Lojistik modeller de genellikle bağlantı fonksiyonu olarak büyüme eğrileri kullanılmaktadır. Kullanılan büyüme eğrisi veriye adapte edilebilirse modelin ayrımsama performansı önemli ölçüde artabilir. Bazı durumlarda lojistik modellerde parametre tahminleri en çok olabilirlik yöntemiyle yapılamamaktadır. Bu durum araştırmacılar için önemli bir güçlük oluşturmaktadır. Yapılan çalışmada lojistik ayrımsamanın performansını artırabilmek için bağlantı fonksiyonu olarak Richard eğrisi kullanılmıştır. Buna bağlı olarak lojistik ayrımsamanın nasıl yapılacağı incelenmiştir. Büyüme eğrileri genel olarak birinci mertebeden diferansiyel denklemin çözümü olarak elde edilir. Dolayısıyla eğrinin parametreleri integral sabitleridir. İntegral sabitinin doğrusal olasılık modeline bağlı olarak modele yerleştirilmesi teorik olarak önemli bir bulgudur. Bunun yanı sıra diferansiyel denklemi oluşturan fonksiyonların seçiminde bulunulması da mümkündür. İlk olarak çalışmada lojistik ayrımsamada kullanılan Richard bağlantı fonksiyonunda bu şekilde bulunan parametrenin hesaplanması amaçlanmıştır. Eğrinin büküm parametresi hatalı sınıflanmış gözlemler incelenerek bağımsız değişken değerleri ile ilişkilendirilerek, lojistik ayrımsama dinamik bir yapıya kavuşturulmuştur. Lojistik inceleme için tasarlanan bu yapılar anksiyete bozukluğu olgularına ait 20, 40 ve 60 birimlik veri setlerinde değerlendirilerek yöntemin uygulanabilirliği ve ayrımsama performansı gösterilmiştir. İki grup lojistik modelde, yani bağımlı değişkenin iki değer aldığı lojistik modelde doğru sınıflama oranları 20, 40 ve 60 birimlik olgular için sırasıyla, %72,5, %66,3 ve %67,5 olarak bulunmuştur. Buna karşılık Richard bağlantı fonksiyonu kullanıldığında, hatalı sınıflanan gözlemler için eğrinin büküm parametresinin uygun seçilebilmesiyle bu oranlar sırasıyla, %82,5, 78,75 ve % 80’ e kadar artırılabilmiştir. Yapılan uygulamadan da görüldüğü kadarıyla bağlantı fonksiyonun büküm noktasının kontrol edilebilmesi lojistik incelemeyi dinamik bir yapıya sahip kılmaktadır. Buna ilaveten büküm parametresinin değiştirilebilmesi doğrusal olasılık modeline dokunulmaksızın yapılabilmekte ve bu sayede hatalı bulunan gözlemler içerisinde doğru sınıflama yapılabilmektedir. Bu bağlamda büküm parametresinin bağımsız değişken değerlerine bağlı olarak hesaplanması bağımlı değişkenin olasılık değerlerini etkileyecek artımlarda bağlantı fonksiyonunun bu değişimi doğru bir şekilde yansıtmasını sağlar. Dolayısıyla bu durumların tümü dikkate alındığında lojistik ayrımsama modeli dinamik bir yapıya sahip olmuş olur.
Lojistik Model, Richard Modeli, Ayrımsama Sorunu
  • Öner, Y., Gürcan, M. & Halisdemir, N. (2005). On Continuous Deformation of Richards Family. International Journal of Pure and Applied Mathematics , 375-377.
  • Gürcan, M. & Öner Y. (2001) On The Existence Problem in Logistic Regression Models By Alternative Form", Adv.& Appl. in Stat., 165-174.
  • Seber, G.A.F. & Wild, C.J. (1989). Non Linear Regression. Jhon Wiley and Sons, Inc. New York.
  • Beltran, J.J., Butts, W.T. Jr., Olson, T.A. & Koger, M. (1992). Growth patterns of two lines of angus Calve selected using predicted growth parameters. J. Anim. Sci., 70, 734-741.
  • Roush, W.B., Dozier, W.A. 3rd, & Branton, S.L. (2006). Comparison of Gompertz and neural network models of broiler growth. Poult Sci., 85(4), 794-7.
  • Delgado J. & Pena J.M. (2003). A linear complexity algorithm for the bernstein basis. In IEEE Int. Conf. on Geometric Modeling and Graphics (GMAG’03), 162-167.
  • Kaya, MO. & Kilic, MB. (2008) Lojistik Modelde Bernstein Polinomlarının Kullanılması. VI. İstatistik Günleri Sempozyumu, Samsun.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-3641-8113
Yazar: Mehmet Gürcan (Sorumlu Yazar)
Kurum: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0001-8052-0484
Yazar: Mehmet Onur Kaya
Kurum: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0003-2151-7917
Yazar: Nurhan Halisdemir
Kurum: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 31 Aralık 2019

APA Gürcan, M , Kaya, M , Halisdemir, N . (2019). Lojistik İncelemede Ayrımsama Performansının Değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , (17) , 1008-1013 . DOI: 10.31590/ejosat.654731