Bayesian estimation for multinomial logistic regression

Bu tez, Somali'de belirli bir yaştaki gençlerin mutluluğunun, yaş ve eğitim düzeyi gibi iki açıklayıcı değişken ile incelenmesinde, Bayesçi multinomiyal lojistik regresyon modelinin uygulanabilirliğini savunmaktadır. Multinominal lojistik regresyon yöntemi, parametrelerin posterior (sonsal) yoğunluğunun kestirilmesinde, klasik yöntem ve Bayesçi (veya Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemi) olmak üzere iki farklı yaklaşım sunar. Bu iki yöntemin karşılaştırılması, multinominal lojistik regresyon yöntemine Bayesçi yaklaşımın katkısını belirlemek amacıyla yapılmıştır. Modeli eldeki verilere uydurmak için R ve WinBugs (Bayesçi yaklaşımı kullanarak Gibbs örnekleme) programları kullanılmıştır. Her iki yöntemde mutluluk seviyesinine ğitim seviyesi ile doğru orantılı, yaşile ise ters orantılı olduğunu göstermiştir. Klasik yöntemeek olarak bu çalışmada, Bayesçi Multinominal lojistik regresyonun, doğrudan hesaplamalarda ve posterior yoğunluğun yüksek birkesinlik derecesinde belirlenmesinde yararlı olduğu gözlenmiştir.