Dergiler / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2009 / Cilt: 8 - Sayı: 16

Lojistik Regresyon Analizi ile Eskişehir’in Sis Kestiriminin İncelenmesi Investigation of Fog Forecastıng of Eskişehir Using Logistic Regression Analysis

Sayfa
47–61
Yayın Tarihi
2009-12-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmanın uygulama bölümünde ise, Eskişehir’de sis meydana gelmesi olasılığını verecek en uygun denklem belirlendi

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada önce, bağımlı değişkenin iki düzeyli olması durumunda demografik, davranış ve risk faktörüyle ilgili tahmin çalışmalarında oldukça sık kullanılan lojistik regresyon analizi teorik olarak kısaca incelendi.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sınıflandırma analizlerinin en çok kullanılanlarından biri olan ve birçok konuda uygulama alanı bulunan lojistik regresyonun parametre tahminine ilişkin kestirim yöntemi detaylı bir şekilde incelenerek, katsayıların yorumu için odss oranı anlatıldı.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmanın uygulama bölümünde ise, Eskişehir’de sis meydana gelmesi olasılığını verecek en uygun denklem belirlendi
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Lojistik Regresyon · Sis · Sınıflama

Özet

Bu çalışmada önce, bağımlı değişkenin iki düzeyli olması durumunda demografik, davranış ve risk faktörüyle ilgili tahmin çalışmalarında oldukça sık kullanılan lojistik regresyon analizi teorik olarak kısaca incelendi. Sınıflandırma analizlerinin en çok kullanılanlarından biri olan ve birçok konuda uygulama alanı bulunan lojistik regresyonun parametre tahminine ilişkin kestirim yöntemi detaylı bir şekilde incelenerek, katsayıların yorumu için odss oranı anlatıldı. Daha sonra Eskişehir’de sis olayı ve havacılık faaliyetleri üzerine etkileri kısaca incelendi. Araştırmanın uygulama bölümünde ise, Eskişehir’de sis meydana gelmesi olasılığını verecek en uygun denklem belirlendi

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKTAŞ, C., ERKUŞ, O. (2009). Lojistik Regresyon Analizi ile Eskişehir’in Sis Kestiriminin İncelenmesi Investigation of Fog Forecastıng of Eskişehir Using Logistic Regression Analysis. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 16, 47–61. https://ajindex.com/articles/123962

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Abbott, R.D. (1985), Logistic Regression In Survival Analysis, American Journal of Epidemiology, 121, 465-471.
  2. Agresti, A. (1990),
  3. Analysis Of Ordinal Categorical Data, John Wiley and Sons, New York. Aktaş, C. ve Yılmaz V. (2001), “Eskişehir’de Lpg Kullanan Özel Araç Sürücülerinin Sınıflandırılımasında Lojistik Regresyon Analizi”, İstanbul Kent İçi Ulaşım Sempozyumu, İstanbul, 251-256.
  4. Anderson, T.W., (2003), An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, Third Edition, New Jersey: Wiley-Interscience. Başarır, G. (1990), Çok Değişkenli Verilerde Ayrımsama Sorunu ve Lojistik Regresyon Analizi, Doktora Tezi (Yayımlanmamış). Bircan, H. (2004), “Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2, 185-208.
  5. Breslow, N.E. and Day, N.E. (1980), Statistical Methods Is Cancer Research, The Analysis Of Case-Control Studies, International Agency Of Cancer, Lyon, France. Cornfield, J. (1962), Joint Dependence Of The Risk Of Coronary Heart Disease On Serum Cholesterol And Sistolic Blood Pressure: A Diskrimant Function Analysis, Federation Proceedings, 21, 58-61.
  6. Coşkun, S., ve diğerleri (2004), “Lojistik Regresyon Analizinin Incelenmesi Ve Diş Hekimliğinde Bir Uygulaması”, Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimligi Fakültesi Dergisi, Cilt:7, Sayı: 1, 42-50.
  7. Fabbian, D., Dear, R. and Lellyett, S. (2007), “Application of Artificial Neural Network Forecasts to Predict Fog at Canberra International Airport”, Wea.Forecasting, 22, 372–381.
  8. Gardside, P.S. and Glueck, C.J. (1995), “The Important Role Of Modifiable Dietary And Behaviour Characteristic In The Causation And Prevention Of Coronary Heart Disease Hospitalization And Mortality”, Journal of American college of Nutrition, 14, 71-79.
  9. Lewis, D.M. (2004), Forecasting Advective Sea Fog With The Use Of Classification And Regression Tree Analyses For Kunsan Air Base., Master’s Thesis, Air Force Institute of Technology Graduate School of Engineering and Management (AFIT/ENP). Press,
  10. S.J. and Wilson, S., (1978), “Choosing Between Logistic Regression And Discriminant Analysis”, Journal of American Statistical Association, 73, 364, 699-705.
  11. Serin, U. (2006), Havacılıkta Yaklaşma İniş Kazalarının Analizi ve Alınması Gereken Tedbirler, Gazi Üniversitesi,
  12. Fen Bil. Ens., Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  13. Stern, H. and Parkyn, K. (1999), “Predicting the Likelihood of Fog at Melbourne Airport”, 8th Conference on Aviation, Range and Aerospacemeteorology, Amer. Meteor. S