Lojistik regresyon modelinde çoklu iç ilişki problemi

---

Tezin Türü: Doktora

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

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Engin Arıcan

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Mahmude Revan Özkale

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Lojistik regresyon modelinde en yaygın kullanılan parametre tahmin yöntemi en çok olabilirliktir. Çoklu iç ilişkinin var olması durumunda en çok olabilirlik tahmin edicinin boyu ve asimptotik varyansı aşırı büyüktür. Bunun sonucu olarak, istatistiksel çıkarımlar hatalı olur. Çoklu iç ilişkinin etkilerini azaltmak için literatürde en çok olabilirlik tahmin ediciye alternatif bazı parametre tahmin yöntemleri önerilmiştir. Bu çalışmada ise, lojistik regresyonda çoklu iç ilişki olması durumunda birinci-sıra jackknife ridge lojistik tahmin edici, birinci-sıra r-k ve r-d sınıf lojistik tahmin ediciler önerilmiş ve bu tahmin edicilerin özellikleri ve performansları incelenmiştir. Teorik olarak elde edilen sonuçlar, hem sayısal örneklerle hem de simülasyon çalışmaları üzerinde gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon, Çoklu iç ilişki, Birinci-sıra jackknife ridge lojistik tahmin edici, Birinci-sıra r-k sınıf lojistik tahmin edici, Birinci-sıra r-d sınıf lojistik tahmin edici