Lojistik Regresyon ve Doğrusal Diskriminant Analizlerinde Kullanılan Bazı İndekslerin Karşlılaştırılması

Lojistik regresyon ve doğrusal diskriminant analizi, bireylerin ya da gözlemlerin sınıflandırılmasında yaygın olarak kullanılan iki yöntemdir. Bu analizlerin aynı amaçla kullanılabilmesi, hangisinin daha iyi sonuçlar elde ettiği sorusunu akla getirmektedir. Bu konu üzerine çalışmalar yapılmış ve bu iki analiz karşılaştırılmıştır. Diskriminant analizi için gerekli varsayımların, lojistik regresyon için gerekli olmaması bu iki analizin farklı koşullarda tercih edilebilirliğini de değiştirmiştir. Bu çalışmada ise, değişkenlerin normal dağılım varsayımını sağlamadığı durumda bu iki analizin ve analizleri değerlendirmede kullanılan indekslerin karşılaştırılması amacıyla bir benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Verilerin çok değişkenli normal dağılım varsayımını sağlamayıp, farklı dağılımlar gösterdiği durumda lojistik regresyon analizinin diskriminant analizine göre genel olarak daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Örneklem büyüklüğü arttıkça iki analizden elde edilen sonuçlar arasındaki farklılık azalmıştır. Örneklem büyüklüğü ne olursa olsun, tüm indeks ölçütlerine göre lojistik regresyon analizinin doğrusal diskriminant analizine göre sınıflandırmada daha başarılı olduğu görülmüştür. Cohen'in Kappa katsayısı yeni bir indeks olarak kullanılmıştır. Ayrıca, hangi modelin iyi olduğu bilindiğinde elde edilen indeks değerleri sayesinde, indekslerin iki yöntemin tahmindeki doğruluklarını karşılaştırmadaki başarısı değerlendirmeye alınmıştır.

___

  • Efron, B., 1975. The Efficiency of Logistic Regression Compared to Normal Discriminant Analysis, Journal of the American Statistical Association, Vol. 70, No. 352, 892-898.
  • Pohar, M., Blas, M., Turk, S., 2004. Comparison of Logistic Regression and Linear Discriminant Analysis: A Simulation Study, Metodoloski Zvezki, Vol. 1, No. 1, 143-161.
  • Press, S. J, Wilson, S., 1978. Choosing Between Logistic Regression and Discriminant Analysis, Journal of the American Statistical Association, Vol. 73, No. 364, 699-705.
  • Gürcan, M., 1998. Lojistik Regresyon ve Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, On Dokuz Mayıs Üniversitesi 63s., Samsun.
  • McFadden, D., 1976. "A Comment on Discriminant Analysis 'Versus' Logit Analysis", Annals of Economic, and Social Measure- ment, 5, 511-523.
  • Özdamar, K., 1997. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, Anadolu Üniversitesi Yayınları 512 s., Eşkişehir.
  • Subhash, S., 1996. Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Son's, USA, p. 287-317.
  • Alpar, C. R., Gözükara, Bağ, H. G., Karabulut, E., 2010. 2x2 Tablolarda Gözlemciler / Gözlemler Arası Uyumun Değerlendirilmesi, Hacettepe Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi Cilt: 34, Sayı: i -2, Sayfa: 46-52.
İstatistik Araştırma Dergisi-Cover
  • ISSN: 1303-6319
  • Başlangıç: 2002
  • Yayıncı: TÜİK
Sayıdaki Diğer Makaleler

Neyman, Pólya-Aeppli ve Thomas Dağılımlarının Momentleri Üzerine Bir İnceleme

Gamze ÖZEL KADILAR

İstanbul Temiz Su Tüketiminin Bulanık Zaman Serisi Yaklaşımları ile Öngörüsü

Faruk ALPASLAN, Özge CAĞCAĞ, Damla İLTER FAKHOURI, Ufuk YOLCU

Bireylerin Kredi Kartlarını İptal Ettirme Niyetlerinin İncelenmesinde Lojistik Regresyon Analizi

Gültekin ATALIK, Y. Murat BULUT, Zeki YILDIZ

Üniversite Öğrencilerinin Kan Bağışı Hakkındaki Tutumlarının Lojistik Regresyon Analizi ile İncelenmesi

Barış ERGÜL, Zeynep FİLİZ

En Düşük ve En Yüksek Altın Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü

Faruk ALPASLAN, Erol EĞRİOĞLU, Çağdaş Hakan ALADAĞ, Ebrucan TİRİNG

Lojistik Regresyon ve Doğrusal Diskriminant Analizlerinde Kullanılan Bazı İndekslerin Karşlılaştırılması

Atilla GÖKTAŞ, Barış KESKİN, Selen ÇAKMAKYAPAN

İlişkili Hatalara Sahip Modellerde Splayn ve Çekirdek Regresyon Kestiricilerinin Performansları

Serdar DEMİR, Dursun AYDIN

Tamam Olmayan Piyasada Tek Periyot Karesel Riskten Koruma Probleminde Parametrelerin Belirsizliği Altında Dayanıklı Optimizasyon Yaklaşımı

Gültaç EROĞLU İNAN, Ayşen APAYDIN, Mustafa Ç. PINAR

Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar

Orhan KESEMEN, Çiğdem GÜNGÖR

Bulanık Zaman Serileri ile Ankara Hava Kalitesi Verisinin Çözümlenmesi

Sibel ALADAĞ, Cagdas Hakan ALADAG, Erol EĞRİOĞLU