Yeni doğan bebeklerde düşük doğum ağırlığının ikili lojistik regresyonla en çok olabilirlik ve mars yaklaşımına dayalı modellenmesi
Modelling the low birth weight of new born babies with logistic regression based on the maximum likelihood and mars approach
Yazar: SONER ÖZTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEVİNÇ
Muğla Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis

Özet:
Düşük doğum ağırlıklı bebekler ilerleyen yıllarda sağlık açısından bazı sorunlarla karşılaşmaktadır. Bu yüzden bir bebeğin doğmadan önce düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmini önemlidir. Bu tahminin elde edilebilmesi için ihtiyaç duyulan bir modelin geliştirilmesinde lojistik regresyon modeli uygun bir seçimdir. Lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılan ve kolay yorumlanabilen modelleme tekniklerinden birisidir. Bağımlı değişkenin iki düzeyli olduğu lojistik regresyon analizine ikili lojistik regresyon analizi denir. Lojistik regresyon analizinin parametrik ve parametrik olmayan çözüm yaklaşımları bulunmaktadır. Parametrik çözümlerden en çok olabilirlik yöntemi, en yaygın yaklaşımdır. MARS yöntemi parametrik lojistik regresyon analizine alternatif olarak kullanılabilecek parametrik olmayan bir yöntemdir. Parametrik olmayan yaklaşımlar, parametrik yaklaşımlara göre daha az varsayım gerektirir ve daha esnek modellerdir. Uygulamada 982 bireye ait veri incelenmiştir. Doğacak bebeklerin düşük doğum ağırlıklı olup olmayacağının tahmin edilmesini sağlayacak ikili lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Model hem en çok olabilirlik hem MARS yaklaşımıyla ayrı ayrı tahmin edilmiştir ve elde edilen tahminler karşılaştırılmıştır. Analizler için SPSS ve MARS paket programları kullanılmıştır. Sonuç kısmında elde edilen bulgular yorumlanmıştır.

Abstract:
Babies with low birth weight have some health problems in later years. Therefore, it is important to estimate before the birth whether a new born baby will have a low birth weight or not. In order to obtain this estimation, logistic regression model is a suitable choice. Logistic regression analysis is a modelling technique which is used when the dependent variable is categorical. It is also easily interpreted. When the dependent variable has only two categories, the logistic regression is called binary logistic regression. Logistic regression has parametric and nonparametric solution approaches. Among the parametric solutions, the maximum likelihood method is the most common one. MARS method is a nonparametric method which is used as an alternative to the parametric solutions. The nonparametric approaches require fewer assumptions compared to the parametric ones and they are also more flexible. In the application, data belonging to 982 persons are used. Then, the binary logistic regression model is fitted to estimate whether a new born baby will have a low birth weight. The model is fitted based on the maximum likelihood and MARS approach separately and the estimates obtained are compared. In order to obtain the estimates SPSS and MARS software are used. In the last section the findings of the research are interpreted.