Journals / İstatistik Araştırma Dergisi / 2013 / Cilt: 10 - Sayı: 2
Modelling the Low Birth Weight of New Born Babies with Binary Logistic Regression Based on MARS Method
- Journal
- İstatistik Araştırma Dergisi
- Pages
- 56–72
- DOI
- —
Abstract
Babies with low birth weight have some health problems in later years. Therefore, it is important to estimate before the birth whether a new born baby will have a low birth weight or not. In order to obtain this estimation, logistic regression model is a suitable choice. Logistic regression analysis is a modelling technique which is used when the dependent variable is categorical. It is also easily interpreted. When the dependent variable has only two categories, the logistic regression is called binary logistic regression. Logistic regression has parametric and nonparametric solutions. MARS method is a nonparametric method which can be used as an alternative to the parametric solutions in the analysis of logistic regression. The nonparametric models require fewer assumptions compared to the parametric ones and they are also more flexible. In the application, a binary logistic regression model has been fitted to estimate whether a new born baby will have a low birth weight or not. The model has been estimated based on the MARS method. In the analysis, data belonging to 982 subjects have been investigated by applying the MARS software. In the conclusion part, the findings are interpreted.
Özet
Düşük doğum ağırlıklı bebekler ilerleyen yıllarda sağlık açısından bazı sorunlarla karşılaşmaktadır. Bu yüzden bir bebeğin doğmadan önce düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmini önemlidir. Bu tahminin elde edilebilmesi için ihtiyaç duyulan bir modelin geliştirilmesinde lojistik regresyon modeli uygun bir seçimdir. Lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılan ve kolay yorumlanabilen modelleme tekniklerinden birisidir. Bağımlı değişkenin iki düzeyli olduğu lojistik regresyon analizi ikili lojistik regresyon analizi olarak adlandırılır. Lojistik regresyon analizinin parametrik ve parametrik olmayan çözümleri bulunmaktadır. MARS yöntemi parametrik olmayan ve lojistik regresyon analizinde parametrik çözümlere alternatif olarak kullanılabilecek bir çözüm yöntemidir. Parametrik olmayan modeller, parametrik modellere göre daha az varsayım gerektirir ve daha esnektirler. Uygulama çalışmasında doğacak bebeklerin düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmin edilmesini sağlayacak bir ikili lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Model MARS yöntemine dayalı olarak tahmin edilmiştir. Analizde 982 bireye ait veri, MARS paket programı kullanılarak incelenmiştir. Sonuç kısmında elde edilen bulgular yorumlanmıştır.