İkili yanıt değişkenine sahip modellerin yeterliliklerine ilişkin benzetim çalışması – parametrik olmayan yöntemler

Regresyon modelleri; bircok aciklayici degiskenin onemini ortaya koyabilmek icin tahmin, siniflama, ve analitik veri araclarini kullanarak, veri analizinde etkili bir rol oynamaktadir. Oldukca basit olmasina ragmen klasik dogrusal model, gercek hayattaki orneklerin dogrusal olmamasi nedeniyle sikca yetersiz kalmaktadir. Bu calismada, coklu dogrusal regresyon analizi varsayimlarindan biri olan; bagimli degiskenin aciklayici degiskenler ile arasindaki iliskinin belli bir matematiksel forma uymasinin zorunlu olmadigi parametrik olmayan bir degerlendirme sureci ele alinacaktir. Bu anlamda bagimli degiskenin iki duzeyli degerler aldigi, daha cok neden-sonuc iliskilerinin ortaya koyulmasi amaciyla kullanilan klasik lojistik regresyon modelinin yerine, bagimli degisken ile aciklayici degiskenlerin aralarinda var olan iliski bir benzetim calismasi kapsaminda; genellestirilmis dogrusal model, toplamsal lojistik regresyon model ve karar agaclari ile incelenecektir. Benzetim calismasinda soz konusu olan yontemler ile kucuk, orta ve buyuk olcekli veri kumelerinde coklu baglantinin etkileri incelenecek ve bu yontemler birbirleriyle karsilastirilacaktir.