- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 17
- Lojistik İncelemede Ayrımsama Performansının Değerlendirilmesi
Lojistik İncelemede Ayrımsama Performansının Değerlendirilmesi
Authors : Mehmet Gürcan, Mehmet Onur Kaya, Nurhan Halisdemir
Pages : 1008-1013
Doi:10.31590/ejosat.654731
View : 25 | Download : 9
Publication Date : 2019-12-31
Article Type : Research
Abstract :Lojistik inceleme uygulamalı istatistiğin önemli materyallerinden birisidir. Veri yapısına bağlı olarak ayrımsama performansı önemli ölçüde etkilenebilir. Ayrımsama performansının istenen düzeyde olması kullanılan bağlantı fonksiyonunun esnekliğine doğrudan bağlıdır. Lojistik modeller de genellikle bağlantı fonksiyonu olarak büyüme eğrileri kullanılmaktadır. Kullanılan büyüme eğrisi veriye adapte edilebilirse modelin ayrımsama performansı önemli ölçüde artabilir. Bazı durumlarda lojistik modellerde parametre tahminleri en çok olabilirlik yöntemiyle yapılamamaktadır. Bu durum araştırmacılar için önemli bir güçlük oluşturmaktadır. Yapılan çalışmada lojistik ayrımsamanın performansını artırabilmek için bağlantı fonksiyonu olarak Richard eğrisi kullanılmıştır. Buna bağlı olarak lojistik ayrımsamanın nasıl yapılacağı incelenmiştir. Büyüme eğrileri genel olarak birinci mertebeden diferansiyel denklemin çözümü olarak elde edilir. Dolayısıyla eğrinin parametreleri integral sabitleridir. İntegral sabitinin doğrusal olasılık modeline bağlı olarak modele yerleştirilmesi teorik olarak önemli bir bulgudur. Bunun yanı sıra diferansiyel denklemi oluşturan fonksiyonların seçiminde bulunulması da mümkündür. İlk olarak çalışmada lojistik ayrımsamada kullanılan Richard bağlantı fonksiyonunda bu şekilde bulunan parametrenin hesaplanması amaçlanmıştır. Eğrinin büküm parametresi hatalı sınıflanmış gözlemler incelenerek bağımsız değişken değerleri ile ilişkilendirilerek, lojistik ayrımsama dinamik bir yapıya kavuşturulmuştur. Lojistik inceleme için tasarlanan bu yapılar anksiyete bozukluğu olgularına ait 20, 40 ve 60 birimlik veri setlerinde değerlendirilerek yöntemin uygulanabilirliği ve ayrımsama performansı gösterilmiştir. İki grup lojistik modelde, yani bağımlı değişkenin iki değer aldığı lojistik modelde doğru sınıflama oranları 20, 40 ve 60 birimlik olgular için sırasıyla, %72,5, %66,3 ve %67,5 olarak bulunmuştur. Buna karşılık Richard bağlantı fonksiyonu kullanıldığında, hatalı sınıflanan gözlemler için eğrinin büküm parametresinin uygun seçilebilmesiyle bu oranlar sırasıyla, %82,5, 78,75 ve % 80’ e kadar artırılabilmiştir. Yapılan uygulamadan da görüldüğü kadarıyla bağlantı fonksiyonun büküm noktasının kontrol edilebilmesi lojistik incelemeyi dinamik bir yapıya sahip kılmaktadır. Buna ilaveten büküm parametresinin değiştirilebilmesi doğrusal olasılık modeline dokunulmaksızın yapılabilmekte ve bu sayede hatalı bulunan gözlemler içerisinde doğru sınıflama yapılabilmektedir. Bu bağlamda büküm parametresinin bağımsız değişken değerlerine bağlı olarak hesaplanması bağımlı değişkenin olasılık değerlerini etkileyecek artımlarda bağlantı fonksiyonunun bu değişimi doğru bir şekilde yansıtmasını sağlar. Dolayısıyla bu durumların tümü dikkate alındığında lojistik ayrımsama modeli dinamik bir yapıya sahip olmuş olur.Keywords : Lojistik Model, Richard Modeli, Ayrımsama Sorunu