Buradasınız

Anasayfa » Content

BİRLEŞMİŞ MİLLETLER KALKINMA PROGRAMI BEŞERİ KALKINMA ENDEKSİ VERİLERİNİ KULLANARAK DİSKRİMİNANT ANALİZİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİNİN SINIFLANDIRMA PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

COMPARING CLASSIFICATION SUCCESS OF DISCRIMINANT ANALYSIS AND LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS USING UNITED NATIONS DEVELOPING PROGRAMME’S HUMAN DEVELOPMENT INDEX

Journal Name:

  • Savunma Bilimleri Dergisi

Publication Year:

  • 2009

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Classification has been made on many fields with various techniques in real life. In this study discriminant analysis and logistic regression analysis are scrutinized as statistical classification methods. Purpose of this study is to show the methodology of two-techniques’ usage and compare classification success results. United Nations Developing Programme’s Human Development Index 2007/2008 data have been used as application data. After making analysis, classification success of Discriminant Analysis has been found as %92,5 and classification success of Logistic Regression Analysis has been found as %100.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Sınıflandırma gerçek hayatta birçok alanda farklı yöntemler kullanılarak yapılmaktadır. Bu çalışmada çok değişkenli istatistiksel sınıflandırma yöntemlerinden diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi incelenmiştir. Çalışmanın amacı iki yöntemin kullanımını metodolojik olarak göstermek ve sınıflandırma başarısı sonuçlarını karşılaştırmaktır. Uygulama verisi olarak Birleşmiş Milletler Kalkınma Programının Beşeri Kalkınma endeksi 2007/2008 verileri kullanılmıştır. Analizler sonrasında Diskriminant analizinde %92,5’lik ve Lojistik Regresyon Analizinde %100’lük sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-birlesmis-milletler-kalkinma-programi-beseri-kalkinma-endeksi-verilerini-kullanarak-diskriminant-analizi-lojistik-regresyon-analizinin-siniflandirma-performanslarinin.pdf
  • 2
23-49
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Balcaen, S., H. Ooghe (2006); “35 Years of Studies on Business Failure:
An Overview of the Classic Statistical Methodologies and Their Related
Problems” The British Accounting Review, 38, 63-93.
Berg, D. (2004); “Bankruptcy Prediction by Generalized Additive Models”
Applied Stochastic Models in Business and Industry, 23, 129-143.
Bosse, D. A. (2008); “Bundling Governance Mechanisms to Efficiently
Organize Small Firm Loans” Journal of Business Venturing, 24, 183-
195.
Chen, K., D. C. Yen, S. Hung, A. H. Huang (2008); “An Exploratory Study
of the Selection of Communication Media: The Relationship Between
Flow and Communication Outcomes”, Decision Support Systems, 45,
822-832.
Cheng, B., D. M. Titterington (1994); “Neural Networks: A Review From a
Statistical Perspective”, Statistical Science, 9(1), 2-30.
Çilan, Ç. A., B. A. Bolat, E. Coşkun (2009); “Analyzing Digital Divide Within
and Between Member and Candidate Countries of European Union”,
Government Information Quarterly, 26, 98-105.
Erçetin, Y. (1993); Diskriminant Analizi ve Bankalar Üzerine Bir
Uygulama, Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., APM/28 (KİG-26), 1-2.
Gujarati, D. N. (2001); Temel Ekonometri, Çev: Ümit Şenesen, Gülay G.
Şenesen, İstanbul.
Klecka, W. (1980); Discriminant Analysis, Sage Publications, London.
Lachenbruch, P. A. (1975); Discriminant Analysis, Hafner Press, London.
Liang, Z., P. Shi (2004); “Kernel Discriminant Analysis and Its Theoretical
Foundation”, The Journal of The Pattern Recognition Society, 38,
445-447.
Lu, J., K. N. Plataniotis, A. N. Venetsanapoulos, J. Wang (2005); “An
Efficent Kernel Discriminant Analysis Method”, The Journal of The
Pattern Recognition Society, 38, 1788-1790.
Pompe, P. P. M., J. Bilderbeek (2005); “The Prediction of Bankruptcy of
Small-and-Medium Sized Industrial Firms”, Journal of Business
Venturing, 20, 847-868.
Sharma, S. (1996); Applied Multivariate Techniques, John Wiley and
Sons Inc., Canada.
Srivastava, S., M. Gupta, B. Frigyik (2007); “Bayesian Quadratic
Discriminant Analysis”, Journal of Machine Learning Research, 8,
1277-1305.
Sueyoshi, T. (2004); “A Methodological Comparison Between Standard and
Two Stage Mixed Integer Approaches for Discriminant Analysis”, Asia-
Pacific Journal of Operations Research, 4, 513-528.
BURMAOĞLU-OKTAY-ÖZEN
49
Tang, H., T. Fang, P. Shi (2005); “Laplacian Discriminant Analysis”, The
Journal of The Pattern Recognition Society, 39, 136-139.
Tatlıdil, H. (1996); Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Cem
Ofset Ltd.Şti., Ankara.
Ulupınar, S. D. (2007); 2001 Kriz Dönemi, Öncesi ve Sonrasında Türk
Ticari Bankalarının Karlılıklarının Lojistik Regresyon Analizi ile
İncelenmesi, İstatistik Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Marmara
Üniversitesi, İstanbul.
Wu, D. D., L. Liang, Y. Zijiang (2008); “Analyzing Financial Distress of
Chinese Public Companies Using Probabilistic Neural Networks and
Multivariate Discriminate Analysis”, Socio Economic Planning
Sciences, 42, 206-220.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com