LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER
Yüksek kaldıraç noktası, x uzayının merkezine uzak olan değer olarak adlandırılır. İyi ya da kötü kaldıraç noktaları yüksek kaldıraç noktası olabilir. Kötü kaldıraç noktaları, yanlış sınıflandırılmış gözlemler veya x uzayındaki diğer gözlem değerleri ile uyumsuzluk gösteren aykırı değerlerdir. Kötü...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Mehmet Akif Ersoy University
2021-07-01
|
| Series: | Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/975765 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832584371411877888 |
|---|---|
| author | Ebru Gündoğan Aşık Zafer Küçük Arzu Altin Yavuz |
| author_facet | Ebru Gündoğan Aşık Zafer Küçük Arzu Altin Yavuz |
| author_sort | Ebru Gündoğan Aşık |
| collection | DOAJ |
| description | Yüksek kaldıraç noktası, x uzayının merkezine uzak olan değer olarak adlandırılır. İyi ya da kötü kaldıraç noktaları yüksek kaldıraç noktası olabilir. Kötü kaldıraç noktaları, yanlış sınıflandırılmış gözlemler veya x uzayındaki diğer gözlem değerleri ile uyumsuzluk gösteren aykırı değerlerdir. Kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde maskeleme ve süpürme problemini ortadan kaldırmak için kullanılan grup silme yöntemi lojistik regresyon modelinde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde literatürde mevcut olan Sapma Bileşenleri (Deviance Component, DEVC) yöntemi için bazı sağlam eşik değerleri önerilmiştir. Yapılan simülasyon çalışması ile sapma bileşenleri yönteminde kullanılması için önerilen sağlam eşik değerlerin literatürde mevcut olan eşik değerden daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konmuştur. |
| format | Article |
| id | doaj-art-2a450b0379ad4fea91b89bae910744dc |
| institution | Kabale University |
| issn | 2149-1658 |
| language | English |
| publishDate | 2021-07-01 |
| publisher | Mehmet Akif Ersoy University |
| record_format | Article |
| series | Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi |
| spelling | doaj-art-2a450b0379ad4fea91b89bae910744dc2025-01-27T14:06:32ZengMehmet Akif Ersoy UniversityMehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi2149-16582021-07-018263065010.30798/makuiibf.691623273LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLEREbru Gündoğan Aşık0https://orcid.org/0000-0002-9910-6555Zafer Küçük1https://orcid.org/0000-0001-8083-2429Arzu Altin Yavuz2https://orcid.org/0000-0002-3277-740XKaradeniz Teknik ÜniversitesiKaradeniz Teknik ÜniversitesiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiYüksek kaldıraç noktası, x uzayının merkezine uzak olan değer olarak adlandırılır. İyi ya da kötü kaldıraç noktaları yüksek kaldıraç noktası olabilir. Kötü kaldıraç noktaları, yanlış sınıflandırılmış gözlemler veya x uzayındaki diğer gözlem değerleri ile uyumsuzluk gösteren aykırı değerlerdir. Kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde maskeleme ve süpürme problemini ortadan kaldırmak için kullanılan grup silme yöntemi lojistik regresyon modelinde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde literatürde mevcut olan Sapma Bileşenleri (Deviance Component, DEVC) yöntemi için bazı sağlam eşik değerleri önerilmiştir. Yapılan simülasyon çalışması ile sapma bileşenleri yönteminde kullanılması için önerilen sağlam eşik değerlerin literatürde mevcut olan eşik değerden daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konmuştur.https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/975765lojistik regresyonyüksek kaldıraç noktasıkötü kaldıraçeşik değerilogistic regressionhigh leverage pointbad leveragecut-off point |
| spellingShingle | Ebru Gündoğan Aşık Zafer Küçük Arzu Altin Yavuz LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi lojistik regresyon yüksek kaldıraç noktası kötü kaldıraç eşik değeri logistic regression high leverage point bad leverage cut-off point |
| title | LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER |
| title_full | LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER |
| title_fullStr | LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER |
| title_full_unstemmed | LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER |
| title_short | LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER |
| title_sort | lojistik regresyon modelinde kotu kaldirac noktalarinin belirlenmesi icin yeni saglam esik degerler |
| topic | lojistik regresyon yüksek kaldıraç noktası kötü kaldıraç eşik değeri logistic regression high leverage point bad leverage cut-off point |
| url | https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/975765 |
| work_keys_str_mv | AT ebrugundoganasık lojistikregresyonmodelindekotukaldiracnoktalarininbelirlenmesiicinyenisaglamesikdegerler AT zaferkucuk lojistikregresyonmodelindekotukaldiracnoktalarininbelirlenmesiicinyenisaglamesikdegerler AT arzualtinyavuz lojistikregresyonmodelindekotukaldiracnoktalarininbelirlenmesiicinyenisaglamesikdegerler |