LOJİSTİK REGRESYON YÖNTEMİ İLE AYVALIĞI TURİZM AMAÇLI TERCİH ETMEDE ÖNEMLİ RİSK FAKTÖRLERİNİN BELİRLENMESİ
Bu çalışmanın amacı, ikili sonuç değişkeni ile hem sürekli hem de kesikli değişkenlerden oluşan bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya koyabilen lojistik regresyon analizinin incelenmesidir. Lojistik regresyon analizine bir uygulama göstermek amacıyla Ayvalık'ı turizm amacıyla tercih etmede önemli risk faktörlerini belirlemek için bir anket uygulaması yapılmıştır. Lojistik değişkene dahil edilecek bağımsız değişkenler adımsa teknikler, geriye dönük eleme yöntemi ile belirlendikten sonra, çok değişkenli modele dahil edilen her bir değişkenin önemliliği gösterilmiştir
DETERMINING THE IMPORTANT RISK FACTORS IN PREFERRING AYVALIK FOR TOURISTIC PURPOSE USING THE METHOD OF LOGISTIC REGRESYON
Purpose of this study is to survey the logistic regresyon analyse which reveals the relation between independent variables that make up of either constant or discrete variables and dichotomous outcome variable. To carry out an application for logistic regresyon analyse a survey application has been made which states the important risk factors on preferring Ayvalık for tourism. Independent variables step techniques that will be included logistic variables after being determined by backswept elimination method the importance of every single variable which included in multivariate model is pointed out
___
- Akaya, Ş., M.V. Pazarlıoğlu (1998), Ekonometri . Erkan Matbaacılık, Đzmir,
- Albayrak, A.S. (2006). Uygulamalı çok değişkenli Đstatistik Teknikleri, 1. Baskı, Asil Yayımcılık, Ankara.
- Agresti, A. (1990) Analysis of Ordinal Categorical Data, John Wiley and Sons, New York Akgül, A. ve O. Çevik, (2003), Đstatistiksel Analiz Teknikleri-SPSS’te Đşletme Yönetimi Uygulamaları, Emek Ofset Ltd. Şti Ankara.
- Aktaş, C. ve Yılmaz V. (2001), Eskişehir de Lpg Kullanan Özel Araç Sürücülerinin Sınıflandırılmasında Lojistik Regresyon Analizi, Đstanbul Kentiçi Ulaşım Sempozyumu, Đstanbul, 251-256.
- Alpar Reha. (2011), Uygulamalı Çok Değişkenli Đstatiksel Yöntemler, 3. Baskı, Ankara,Detay Yayınları, S.616
- Anderson, J. A. (1979), Multivariate Logistic Compounds Biometrika, 66: 17–191. Anderson, J.
- A. (1983), Robust Đ nference Using Logistic Models Bulletion of ınternational Statistical Institute, 48: 35-53.
- Berenson, M. L. ve Levine, D. M. (1996). Basic Business Statistics: Concepts and Applications, Sixth Edition, Prentice-Hall 2017, 16, 61 (647-660) http://dergipark.gov.tr/esosder 659
- Bircan, H.,(2004),”Lojistik Regresyon Analizi : Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama,”Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,2,185-208.
- Cox, D. R. − Snell, E. S.1989, Analysis of Binary Data, London.
- Coşkun, S.ve diğerleri (2004), “Lojistik Regresyon Analizinin Đncelenmesi ve Diş Hekimliğinde Bir Uygulaması,” Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi, Cilt:7, Sayı:1,42-50.
- Çolak, E. ve Özdamar, K. (2004), Ölümle Sonuçlanan Trafik Kazalarında Risk Faktörlerinin Koşullu ve Sınırlandırılm Lojistik Regresyon Yöntemleri ile incelenmesi, OGÜ T p Fak. Dergisi, 26, 1, 7-14.
- Büyükişler, Didar vd. Süleyman Demirel Üniversitesi Đktisadi ve Đdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2014, C.19, S.1, s.125-138
- Duffy, D.E. (1990). On Continuity-corrected Resi duals in Logistic Regression Biometrika, 77: 287-293.
- Elhan, A.H. (1997), Lojistik Regresyon Analizinin Đncelenmesi ve Tıpta Bir Uygulaması. (Biyoistatistik Yüksek Lisans Tezi, A.Ü.,4-29,Ankara.
- Hsu, J.S., Leonard, T. (1995), Hierarchical Bayesian Semiparametric Procedures for Logistic Regression . Biometrika, 84: 85-93.
- Hosmer,D.W.-Lemeshov,S. (1980) Goodness of fit Tests fort he multiple Logistic Regression Model,Communications in Statistics,Seri A9.1043-1069.
- Hosmer, D.W.-Lemeshow, S. (1989) Applied Logistic Regression,John Wiley&Sons.
- Johnson, W. (1985), Influence Measures for Logistic Regression, Another Point of View, Biometrika, 72, 1, 59–65 .
- Kalaycı, Ş. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli Đstatistiksel Teknikleri, 5.Baskı, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.
- Kloiber, L.L. Winn, N.J., Shaffer, S.G., Hassanein, R.S. (1996), Late Hyponatremia in very Low
- Birth Weight Infants: Incidence and Associated Risk Factors . Journal of the American Dietetic Association, 96: 880-884..
- Lee, C.T. (1984), Logistic Models for Cross-over Designs. Biometrika, 71: 216-217.
- Oktay E., Ü.Özen ve Ö. Alkan (2011).Đnternet Bankacılığını Tercihte Etkili Olan Faktörlerin Analizi. Atatürk Üniversitesi Örneği, Proceeding of The 12 th Đnternational Symposium on Econometrics Statistics and Operations Research, p.72-77, 26-29 May 2011, Denizli.
- Oktay, E. Orçanlı, Kenan. Atatürk Üniversitesinde Đnternet Bankacılığının Kullanımını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi ,Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2014, 7/2
- Özdamar.K.,(2002),Paket Programlar ile Đstatistiksel Veri Analizi I, Kaan Kitabevi, Eskişehir.
- Ünsal, A. ve Güler, H. (2005), Türk Bankacılık Sektörünün Lojistik Regresyon Ve Diskriminant Analizi ile incelenmesi , VII. Ulusal Ekonometri ve Đstatistik Sempozyumu,Đ stanbul Ünv.
- Ulupınar, S. D. (2007). 2001 Kriz Dönemi, Öncesi ve Sonrasında Türk Ticari Bankalarının Karlılıklarının Lojistik Regresyon Analizi ile Đncelenmesi, Đstatistik Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Đstanbul.
- 2017, 16, 61 (647-660) http://dergipark.gov.tr/esosder 660 Vupa, Ö. ve Çelikoğlu, C. (2006), Model Building in Logistic Regression Models About Lung Cancer Data.,Anadolu Ü. Bilim ve Teknoloji Dergisi, cilt: 7, 1, 127-141.
- Tatlıdil, H. (1992),Uygulamalı Çok Değişkenli Đstatistiksel Analiz,Engin Yayınları,Ankara.
- Tatlıdil, H., Başarır, G. ve V. Hökmen (1990), Ülkelerin Sosyo Ekonomik Gelişmişliklerine Göre Kümelenmesine ve Sıralanmasına Yeni Yaklaşımlar, Planlama Dergisi, 26, 103-120.
- https://tr.scribd.com/doc/47455636/Chapter-24-Logistic-regression
- Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
- Yayıncı: Cahit AYDEMİR