Marmara Üniversitesi Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahibi Olmalarını Etkileyen Faktörlerin Bayesci Lojistik Regresyon Yardımıyla İncelenmesi

Bayesci yaklaşım, verilerden elde edilen yeni bilgi ile önceden bilinen bilginin derlenmesi ile oluşan yöntemdir. Bu çalışmada klasik yaklaşıma alternatif olan Bayesci yaklaşım, ikili sonuç değişkeni ile etki eden değişken(ler) arasındaki sebep-sonuç ilişkisini ortaya çıkaran Lojistik regresyona uygulanmıştır. Bu amaçla Marmara üniversitesi öğrencilerinin kredi kartına sahip olma durumlarına etki eden sosyoekonomik ve demografik faktörler incelenmiştir.

Investigation of Factors Effective on Credit Card Ownership of Marmara University Students by Bayesian Logistic Regression

Bayesian approach is a method which combines new information obtained from data and previous knowledge. In this study, Bayesian approach, which is an alternative to classical approach, is applied to logistic regression, which explores the effects of covariate(s) on binary dependent variable. To this aim, socioeconomic and demographic factors that are effective on credit card ownership of Marmara University students are examined.

___

  • Acquah, H. D., 2013. Bayesian Lojistic Regression Modelling Via Markov Chain Monte Carlo Algorithm, Journal of Social and Development Sciences, 4(4), 193-197.
  • Akkuş, Z., Çelik, M. Y., 2004. Lojistik Regresyon ve Diskriminant Analizi Yöntemlerinde Önemli Ölçütler. VII. Ulusal Biyoistatistik Kongresinde sunulan bildiri, Mersin Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Mersin.
  • Anderson, H. A., 1983. Robust Inference Using Lojistic Models, Bulletin of International Statistical Institute, 48, 25-53.
  • Anderson, J. A., 1979. Multivariate Lojistic Compounds. Biometrika, 66, 17-191.
  • Başarır, G., 1990. Çok Değişkenli Verilerde Ayrımsama Sorunu ve Lojistik Regresyon Analizi, (Uygulamalı İstatistik Doktora Tezi) Hacettepe Ünversitesi, 1-36, Ankara.
  • Cengiz, M. A., Terzi, E., Şenel, T., Murat, N., 2012. Lojistik Regresyonda Parametre Tahmininde Bayesci bir Yaklaşım, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12, 15-22.
  • Congdon, P., 2006. Bayesian Statistical Modelling, John Wiley & Sons, England.
  • Cornfield, J., 1962. Joint Dependence of the Risk of Coronay Heart Disease on Serum Cholestrol and Sistolic Blood Pressure: A Diskrimant Function Analysis, Federation Proceedings, 21, 58-61.
  • Cox, D. R., 1970. Analysis of Binary Data. London: Chapman and Hall (2nd ed. 1989 with E.J. Snell).
  • Çavuş, M.F., 2006. Bireysel Finansmanın Temininde Kredi Kartları: Türkiye’de Kredi Kartı Kullanımı Üzerine bir Araştırma, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15, 173-187.
  • Duffy, D. E., 1990. On Continuity-corrected Residuals in Lojistic Regression, Biometrika, 77, 287-293.
  • Eskandari, F., Meshkanı M.R., 2006. Bayesian Logistic Regression Model Choice Via Laplace-Metropolis Algorithm, Journal of the Iranian Statistical Society (JIRSS), 5(1-2), 9-24.
  • Grimm, L. G., Yarnold, P. R., 1995. Reading and Understanding Multivariate Statistics, Washington D.C.: American Psychological Association.
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B., Anderson, R. E., Tatham, R. L., 2006. Multivariate Data Analysis (6th ed), Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.
  • Hsu, J. S., Leonard, T., 1995. Hierarchical Bayesian Semiparametric Procedures for Lojistic Regression, Biometrika, 84, 85-93.
  • Ibrahim, J. G., Chen, M. H., Sinha, D., 2001. Bayesian Survival Analysis, Springer-Verlag, New York.
  • Kalaycı, Ş., 2005. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Ankara: Asil Yayın Dağıtım
  • Keskin, D., Koparan, E., 2010. Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 111-129.
  • Leech, N. L., Barrett, K.C., Morgan, G.A., 2005. SPSS for Intermediate Statistics: Use and Interpretation (2nd ed), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Lesaffre, E., 1986. Lojistic Discriminant Analysis with Applications in Electrocardiography, Phd Thesis, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium, 354. Unpublished.
  • Lesaffre, E., Albert, A., 1989. A Multiple Group Lojistic Regression Diagnostics, Applied Statistics, 38 (3), 425-440.
  • Murat, D., Işığıçok, E., 2007. 2007 Seçim Döneminde Ekonomik ve Siyasi Duruma İlişkin Beklentiler: Bursa uygulaması, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24- 25 Mayıs 2007. İnönü Üniversitesi, Malatya.
  • Oktay, E., Özen, Ü., Alkan, Ö., 2009. Kredi Kart Sahipliğinde Etkili Olan Faktörlerin Araştırılması: Erzurum örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 1-22.
  • Poulsen, J., French, A., 2008. Discriminant Function Analysis. http://userwww.sfsu. edu/ ̴efc/classes/biol710/discrim/discrim.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
  • Pregibon, D., 1981. Lojistic Regression Diagnostics, The Annals of Statistics, 9, 705- 724.
  • Rashwan, N. L, El Dereny, M., 2012. The Comparision Between Results of Application Bayesian and Maximum Likelihood Approaches on Lojistic Regression Model for Prostate Cancer Data, Applied Mathematical Seiences, 6 (23), 1143-1158.
  • Robert, G., Rao, N. K., Kumar, S., 1987. Lojistic Regression Analysis of Sample Data, Biometrika, 35, 58-79.
  • Spiegelhalter, D., Thomas, A., N. Best, N. Gilks, W., 1996. BUGS 0.5: Examples Volume 1, MRC Biostatistics Unit, Institute of Public Health, Cambridge.
  • Stephenson, B., 2008. Binary Response and Logistic Regression Analysis, www.public.iastate.edu/ ̴stat415/stephenson/stat415_chapter3.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir. Şekereioğu, G. (2008). Fatalizmn.
  • Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., 1996. Using Multivariate Statistics (3rd ed.), New York, USA: Harper Collins College Publishers.
  • Tatlıdil, H., 1996. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ankara: Engin Yayınları.
  • Turgay, O., Başgül, N., 2007. Önemli Bir Finanasman Kaynağı Olarak Kredi Kartları: Kredi Kartlarının Kart Sahiplerinin Harcamaları Üzerindeki Etkilerini Belirlemeye Yönelik Burdur İlinde Bir Araştırma, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12, 215-226.
  • Wong, M. C. M., Lam, K. F., Lo, E. C. M., 2005. Bayesian Analysis of Clustered Interval-Censored Data, J Dent Res, 84(9), 817-821.
  • Yayar, R., Karaca, S. S., Turkut, A., 2011. Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kart Sahibi Olmaları Üzerinde Etkili Olan Faktörler: Gaziosmanpaşa ve İnönü Üniversitelerinden Ampirik Bulgular, Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 2(1),152-169.