Show simple item record

dc.contributor.advisorLeblebicioğlu, Ali
dc.contributor.authorAydin, Didem Özbaysal
dc.date.accessioned2020-12-29T08:19:38Z
dc.date.available2020-12-29T08:19:38Z
dc.date.submitted2000
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/360642
dc.description.abstractÖZET Doğa bir ana sistemdir. Birçok değişkenler birbirini etkileyerek değer alırlar. Doğada denge, bir etkileşimler zinciri içinde gerçekleşir. Sistemler dengeli ise sağlıklı, değil ise hastalıklıdır. Sistemler matematiksel, istatistiksel ya da benzeşimsel olarak modellenebilirler. Bu modelde, sonuç çıktı, faktörler girdi olarak yer alır. Girdilerin modeldeki etkileri, modelin dinamiğini belirler. Neden sonuç ilişkilerini matematiksel olarak tanımlamak sistemin izlenmesi bakımından önemlidir. Çok değişkenli istatistiksel verilerin sınıflandırılması, bu verilere uygulanabilecek çeşitli istatistiksel yöntemler için gerekli ve yararlı bilgiler verecektir. Gözlemleri verilerin yapısında bulunan olası gruplara atamak için kullanılan istatistiksel yöntemler; Küme analizi, Diskriminant analizi ve Lojistik regresyon analizidir. Çalışmada lojistik regresyonla ilgili genel bilgiler verilerek modelin yapısı ve varsayımları üzerinde durularak bir uygulaması yapılmıştır. Lojistik Regresyon; cevap değişkenin kategorik ikili, üçlü ve çok kategorilerde gözlendiği durumlarda, açıklayıcı değişkenlerle neden sonuç ilişkisini belirlemede yararlanılan bir yöntemdir. Lojistik regresyon analizinde grup (küme) sayısı önceden bilinmektedir. Mevcut veriler kullanılarak bir ayırma modeli elde edilmekte ve kurulan bu model yardımı ile veri kümesine eklenen yeni gözlemlerin gruplara atanması mümkün olabilmektedir. Lojistik regresyon uygulanarak elde edilen modelin matematiksel olarak çok esnek ve kolay yorumlanabilir olması, anlamlı sonuçlara götürebilmesi, yönteme olan eğilimin artmasında önemli faktörlerdir. Yaptığımız bu çalışmada uygulamada çok karşılaşılan; toplanan verilerin yapısında bulunan gruplara, gözlemleri en doğru şekilde atanacak modeli elde ederek sağlıklı yorumlara ulaşabilmektir. 44Bu tür araştırmalarda genelde kesikli değişken olması ve normallik varsayımından söz edilmemesi nedeniyle analizde lojistik regresyon yöntemi kullanılmaktadır. Uygulamada Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü kayıtlarından aldığımız 2003 yıh Sivas İli'ne ait bazı meteorolojik verileri, bağımsız değişken olarak ele alıp, bu değişkenler yardımı ile bağımlı değişken olan hava durumunu, elde etmeyi düşündüğümüz matematiksel model aracılığıyla, yıl içerisinde veya gelecekte her hangi bir günde nasıl olacağını tahmin etmektir. Ayrıca bu bağımsız değişkenlerin hangilerinin, cevap değişken üzerinde ne düzeyde etkili olduğunu araştırmaktır. 45
dc.description.abstractSUMMARY The Nature is a main system. A lot of variables take value that affects each other. The balance in the nature is realized in the series of interaction. If the systems are balanced, it is healthy if not sickly. The systems can be modelized as mathematically, statistical or imitational. In this model, it appears the results as output and factors as input. The effects of inputs in the model determine the dynamic of the model. It is important to define mathematically the relations of the cause-conclusion from the point of view of observing the system. The classifying of multivariables statistical datas give us required and useful knowledge for feasible various statistical methods on datas. The statistical methods that using to assign the observations to probable groups in datas are Group Analysis, Discriminate Analysis and Logistic Regression Analysis. In this study, it has given general informations about logistic regression and it has practised working on the structure of the model and hypothesis. The logistic regression is a using method to determine with explanatory variables the relation of the cause-conclusion in observing situations of the dependent variable with double, triple and multi categories. At first, the number of the group in logistic has been known regression. A separating.model is foundt with using existing datas and it might be possible to assign new observations to groups with help of this model. The model which using logistic regression is an important reason to prefer this method because of explaining easily, finding meaningfull results. The aim of this study is to get the model to be assing datas to groups. For these kinds of researches; logistic regression method had been using in analysis because of discontinous variable and not to talk about normality hypotesis. In practice, We got meterologic datas for Sivas city from Government Meterology Works General Management archive in 2003. We used these datas as 46variables. The Dependent variable is to being clear or overcast of the sky. Our aim is to guess the weather condition in the future help with logistic model that we will get. Besides, It is to search which independent variables and how much effective on dependent variable. 47en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectDiş Hekimliğitr_TR
dc.subjectDentistryen_US
dc.titleAmalgam, seramik ve kompozit dolgularda dental plak birikiminin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.identifier.yokid336309
dc.publisher.instituteSağlık Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityEGE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid144462
dc.description.pages97
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess