Obezite risk faktörlerinin lojistik regresyon ve yapay sinir ağları kullanılarak değerlendirilmesi
2012
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Emel Kuruoğlu
Abstract (TR)
Bu çalışmada yanıt değişkeninin iki kategorili olduğu durumda, gözlemlerin sınıflandırılmasında yaygın olarak kullanılan iki temel teknik olan logistic regression ve yapay sinir ağları incelenmiştir. İzmir ili Gaziemir ilçesinde bulunan Anadolu lisesi ve düz lise statüsündeki 3 lisenin 12 nci sınıf öğrencilerinin yanıtladığı obezite anket formu verileri, MATLAB programı kullanılarak analiz edilmiş ve her iki tekniğin sonuç çıktısını tahminleme yeterlilikleri değerlendirilmiştir. Logistic regresyon modeli katsayı değerleri en çok olabilirlik yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Obezite anket formu verilerine göre her bir obezite risk faktörünün yanıt değişkeni ile ilişkisinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı tek değişkenli analiz tekniği ile belirlenmiştir. Çok katmanlı ileri sürümlü yapay sinir ağında, bağlantı ağırlıklarının sonuç çıktısına göre ayarlanmasında öğrenme kuralı olarak geriye yayılım öğrenme algoritması kullanılmıştır.
Author
Dr. Ayça Efe
How to Cite
Ayça Efe (Yüksek Lisans Tezi). Obezite risk faktörlerinin lojistik regresyon ve yapay sinir ağları kullanılarak değerlendirilmesi, 2012, Dokuz Eylül University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Dokuz Eylül University
- AFAD gönüllülük sisteminin etkin müdahale açısından analiz(2020)
- Açık plan ofislerde konuşma anlaşılırlığı parametrelerinin analizi(2021)
- W.A. Mozart' ın, J. N. Hummel' in ve C. M. Von Weber' in fagot konçertolarının müzikal analizleri(2006)
- Mars habitatlarının yapısal açıdan irdelenmesi(2022)
- 21. yüzyıl postmodernizmi bağlamında çevresel grafik tasarım ve kamusal enstalasyon(2022)
- Political marketing and the U.S. Presidential campaign strategies: A functional and rhetorical analysis of Donald Trump's and Hillary Clinton's discourse on Twitter(2020)
