Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/2279
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKan, İsmet-
dc.contributor.authorBüyükuysal, M. Çağatay-
dc.date.accessioned2019-12-04T12:16:51Z-
dc.date.available2019-12-04T12:16:51Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationBüykuysal, M. Ç. (2010). Ridge regresyon analizi ve bir uygulama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/2279-
dc.description.abstractBu çalışmada, çoklu doğrusal regresyon analizinde, bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağıntı olması durumunda ortaya çıkan yanlılığı ortadan kaldırmak için en küçük kareler yöntemine alternatif olarak önerilen ridge regresyon yöntemi üzerinde çalışılmıştır. En küçük kareler ve ridge regresyon analizinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Hastanesine şişmanlık şikayeti ile başvuran hastalar arasından rastgele seçilen 20 kişiye ait beden ağırlığı (kg), deri alanı (cm2), uyluk kemiğinin çevresinin uzunluğu (cm) ve belden yukarı ölçülen kasların çevrelerinin uzunluğu (cm) değerleri elde edilmiş ve bu değerlerle hastaların vücut ağırlığıyla olan ilişkileri incelenmiştir.Yapılan analizlerin sonucunda, ridge regresyon analiziyle elde edilen regresyon katsayıları, kuramsal beklentilere cevap verirken, en küçük kareler yöntemiyle elde edilen regresyon katsayıları, beklenenden uzak sonuçlar vermiştir.Sonuç olarak çoklu doğrusal bağıntı halinde, ridge regresyon analizinin en küçük kareler yöntemine göre daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu yüzden çoklu doğrusal bağıntı varlığında, ridge regresyon analizinin kullanılmasını öneriyoruz.tr_TR
dc.description.abstractAt this study, we studied on an alternative method suggested to least squares called “Ridge Regression” which is used to remove multicollinearity between independent variables. Then, results from least squares and ridge regression analysis are compared. 20 patients are randomly selected from a sample from whose had an obesity problem at Istanbul University, Faculty of Medicine. Body mass (kg), skin area (cm2), length of femur circle (cm) and length of muscles’ circles which are above the waist (cm) datas are collected and the relationships between these parametres and body mass is examined. After the analysis, regression coefficients that are found with ridge regression are very close to theoretical expectations, whereas regression coefficients that are found with least squares are so different from expectations. As a result, when multicollinearity occurs, it is seen that ridge regression analysis gives more appropriate results than least squares. So, at problem of multicollinearity we suggest using ridge regression method.en_US
dc.format.extentIII, 47 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectEn küçük karelertr_TR
dc.subjectÇoklu dogrusal bagıntıtr_TR
dc.subjectRidge regresyontr_TR
dc.subjectLeast squaresen_US
dc.subjectMulticollinearityen_US
dc.subjectRidge regressionen_US
dc.titleRidge regresyon analizi ve bir uygulamatr_TR
dc.title.alternativeRidge regression analysis and an applicationen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Sağlık Bilimleri Enstitüsü/Biyoistatistik Anabilim Dalı.tr_TR
Appears in Collections:Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
271791.pdf499.22 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons