Diskriminant Analizi ve Bazı Alternatif Regresyon Analizleri

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Selin SEVİNDİK

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Araştırılan yanıt değişkenin nitel ölçekli yapıya sahip olması sıkça rastlanan bir durumdur. Yanıt değişkenin yapısının iki veya daha fazla kategoriye sahip olduğu durumlarda, bu yanıt değişkenin tahminini elde etmek için lineer regresyon yöntemleri yerine sınıflandırma yöntemleri kullanılır. Diskriminant analizi, hatalı sınıflandırma olasılığını en aza indirgeyerek gözlemleri ait oldukları kategorilere ayırmak için kullanılan en temel sınıflandırma yöntemlerinden birisidir. Bu tez çalışmasında diskriminant analizi ve bu analize alternatif olarak önerilen lojistik ve probit regresyon analizleri, iki ve ikiden fazla kategoriye sahip yanıt değişken için ayrı ayrı incelenmiştir. Bu amaçla, ilk olarak bazı sınıflandırma yöntemleri hakkında ön bilgi verilmiş ve neden lineer regresyonun uygulanamadığı açıklanmıştır. Değişkenlerin çok değişkenli normal dağılması ve ortak varyans-kovaryans matrisli olmaları varsayımlarını gerektiren lineer diskriminant analizi ile ortak varyans-kovaryans matrisli olma koşulunu gerektirmeyen karesel diskriminant analizi incelenmiştir. Bu varsayımların gerçekleşmediği koşullarda önerilen, lojistik ve probit regresyon analizleri sırasıyla ele alınmıştır. Yapılan uygulama ile elde edilen bulgular özetlenmiş ve bu yöntemlerin sınıflandırma doğrulukları karşılaştırılmıştır.