Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı Beşeri Kalkınma Endeksi Verilerini Kullanarak Diskriminant Analizi ve Lojistik Regresyon Analizinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması

. Bu çalışmada çok değişkenli istatistiksel sınıflandırma yöntemlerinden diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi incelenmiştir. Çalışmanın amacı iki yöntemin kullanımını metodolojik olarak göstermek ve sınıflandırma başarısı sonuçlarını karşılaştırmaktır. Uygulama verisi olarak Birleşmiş Milletler Kalkınma Programının Beşeri Kalkınma endeksi 2007/2008 verileri kullanılmıştır. Analizler sonrasında Diskriminant analizinde %92,5’lik ve Lojistik Regresyon Analizinde %100’lük sınıflandırma başarısı elde edilmiştir

Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı Beşeri Kalkınma Endeksi Verilerini Kullanarak Diskriminant Analizi ve Lojistik Regresyon Analizinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması

Keywords:

-,

___

  • Balcaen, S., H. Ooghe (2006); “35 Years of Studies on Business Failure: An Overview of the Classic Statistical Methodologies and Their Related Problems” The British Accounting Review, 38, 63-93.
  • Berg, D. (2004); “Bankruptcy Prediction by Generalized Additive Models” Applied Stochastic Models in Business and Industry, 23, 129-143.
  • Bosse, D. A. (2008); “Bundling Governance Mechanisms to Efficiently Organize Small Firm Loans” Journal of Business Venturing, 24, 183- 195.
  • Chen, K., D. C. Yen, S. Hung, A. H. Huang (2008); “An Exploratory Study of the Selection of Communication Media: The Relationship Between Flow and Communication Outcomes”, Decision Support Systems, 45, 822-832.
  • Cheng, B., D. M. Titterington (1994); “Neural Networks: A Review From a Statistical Perspective”, Statistical Science, 9(1), 2-30.
  • Çilan, Ç. A., B. A. Bolat, E. Coşkun (2009); “Analyzing Digital Divide Within and Between Member and Candidate Countries of European Union”, Government Information Quarterly, 26, 98-105.
  • Erçetin, Y. (1993); Diskriminant Analizi ve Bankalar Üzerine Bir Uygulama, Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., APM/28 (KİG-26), 1-2.
  • Gujarati, D. N. (2001); Temel Ekonometri, Çev: Ümit Şenesen, Gülay G. Şenesen, İstanbul.
  • Klecka, W. (1980); Discriminant Analysis, Sage Publications, London.
  • Lachenbruch, P. A. (1975); Discriminant Analysis, Hafner Press, London.
  • Liang, Z., P. Shi (2004); “Kernel Discriminant Analysis and Its Theoretical Foundation”, The Journal of The Pattern Recognition Society, 38, 445-447.
  • Lu, J., K. N. Plataniotis, A. N. Venetsanapoulos, J. Wang (2005); “An Efficent Kernel Discriminant Analysis Method”, The Journal of The Pattern Recognition Society, 38, 1788-1790.
  • Pompe, P. P. M., J. Bilderbeek (2005); “The Prediction of Bankruptcy of Small-and-Medium Sized Industrial Firms”, Journal of Business Venturing, 20, 847-868.
  • Sharma, S. (1996); Applied Multivariate Techniques, John Wiley and Sons Inc., Canada.
  • Srivastava, S., M. Gupta, B. Frigyik (2007); “Bayesian Quadratic Discriminant Analysis”, Journal of Machine Learning Research, 8, 1277-1305.
  • Sueyoshi, T. (2004); “A Methodological Comparison Between Standard and Two Stage Mixed Integer Approaches for Discriminant Analysis”, Asia- Pacific Journal of Operations Research, 4, 513-528.
  • Tang, H., T. Fang, P. Shi (2005); “Laplacian Discriminant Analysis”, The Journal of The Pattern Recognition Society, 39, 136-139.
  • Tatlıdil, H. (1996); Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Cem Ofset Ltd.Şti., Ankara.
  • Ulupınar, S. D. (2007); 2001 Kriz Dönemi, Öncesi ve Sonrasında Türk Ticari Bankalarının Karlılıklarının Lojistik Regresyon Analizi ile İncelenmesi, İstatistik Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
  • Wu, D. D., L. Liang, Y. Zijiang (2008); “Analyzing Financial Distress of Chinese Public Companies Using Probabilistic Neural Networks and Multivariate Discriminate Analysis”, Socio Economic Planning Sciences, 42, 206-220.