AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe study aims at determining the probability that the students complete their university programs within the period of four years with respect to their scores from the quantitative section in the Turkish University Placement Test (OYS).\r\n
📌 3 Key Takeaways
Abstract
\r\n The role of categorical (dummy) variables in regression modelling is investigated in this study. In this respect, it is shown, based on linear probability model and logit model, to what extent the values of dependent dummy variables change with respect to the values of independent variables. The study aims at determining the probability that the students complete their university programs within the period of four years with respect to their scores from the quantitative section in the Turkish University Placement Test (OYS).\r\n
Özet
\r\n Bu çalışmada regresyon modelinde dummy değişkenlerin kullanımı ele alınmaktadır. Bu doğrultuda, bağımsız değişkenlerin değerlerine karşılık bağımlı dummy değişkenlerin alacağı değerlerin nasıl değişmekte olduğu doğrusal olasılık ve logit modelleri bağlamında incelenmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’de Öğrenci Yerleştirme Sınavı’nda (ÖYS) öğrencinin yaptığı sayısal net sayısı, cinsiyet ve bitirdiği lise türü değişkenlerine göre, lisans eğitimini dört yılda tamamlama olasılıkları belirlenmeye çalışılmaktadır.\r\n