Bayesian Estimation for Multinomial Logistic Regression

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Khadar Mohamed Gahayr

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Atıf Ahmet EVREN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, Somali'de belirli bir yaştaki gençlerin mutluluğunun, yaş ve eğitim düzeyi gibi iki açıklayıcı değişken ile incelenmesinde, Bayesçi multinomiyal lojistik regresyon modelinin uygulanabilirliğini savunmaktadır. Multinominal lojistik regresyon yöntemi, parametrelerin posterior (sonsal) yoğunluğunun kestirilmesinde, klasik yöntem ve Bayesçi (veya Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemi) olmak üzere iki farklı yaklaşım sunar. Bu iki yöntemin karşılaştırılması, multinominal lojistik regresyon yöntemine Bayesçi yaklaşımın katkısını belirlemek amacıyla yapılmıştır. Modeli eldeki verilere uydurmak için R ve WinBugs (Bayesçi yaklaşımı kullanarak Gibbs örnekleme) programları kullanılmıştır. Her iki yöntemde mutluluk seviyesinine ğitim seviyesi ile doğru orantılı, yaşile ise ters orantılı olduğunu göstermiştir. Klasik yöntemeek olarak bu çalışmada, Bayesçi Multinominal lojistik regresyonun, doğrudan hesaplamalarda ve posterior yoğunluğun yüksek birkesinlik derecesinde belirlenmesinde yararlı olduğu gözlenmiştir.