YYÜ GCRIS Basic veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
 

Comparison of Logistic Regression and Discriminant Analysis Models in Survival Analysis of Blood Cancer

dc.contributor.advisor Erdoğan, Fevzi
dc.contributor.author Hasan, Hawar Khan Murad
dc.date.accessioned 2025-05-10T20:07:20Z
dc.date.available 2025-05-10T20:07:20Z
dc.date.issued 2023
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract Bu çalışma, kan kanseri hastalığına (KKH) neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması konusunu incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmada, var olanlar ile olmayanlardan oluşan bir grup temelinde, kan kanseri hastalığına neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması için klasik istatistiksel yöntemlerden biri olan Lojistik Regresyon Analizi (LRA) ile ayırt edici tekniklerden oluşan bir yöntem olan Diskriminant Analizi (DA) yöntemleri karşılaştırılmak suretiyle incelenmiştir. Söz konusu araştırmanın amacına ulaşabilmesi için veri kümesinde iki farklı veri yer almaktadır. İlk olarak, 1 Ocak 2017 tarihinden 31 Aralık 2018 tarihine kadar olan dönem için Kuzey Irak'taki Erbil şehrinde faaliyet gösteren Nanakali Hastanesi'nden elde edilen ikincil veriler, 1 Mart 2021 tarihine kadar takip edilecek şekilde kullanılmıştır. İkincisi, söz konusu veriler, kan kanseri hastalığının (KKH) tipinin de sorulduğu ve bu tipin söz konusu kanser ile arasındaki ilişkiyi de içeren bir anket formu ile toplanmış olup bu veriler, 16 'sı bağımsız 17 değişkenden ve bir adet de bağımlı değişkenden (varlık 1 ve yokluk 0) oluşan toplamda 350 hastadan edinilen verileri içermektedir. Doğru sınıflandırma sonuçlarının doğruluk yüzdesi oranı Lojistik Regresyon Analizi (LRA) için % 96.8 ve Diskriminant Analizi (DA) için ise % 76,2 'dir.
dc.description.abstract This study was examined to deal with the classification of causing blood cancer disease (BCD), In this study, the comparison between one of the classical statistical methods Logistic Regression Analysis (LRA) with the methods of discriminant techniques Discriminant Analysis (DA) in order to classify blood cancer disease (BCD) for a group of presence and absence (BCD). The dataset contains two different data were conducted to achieve the goal of the study. First, it used secondary data that obtained from Hospital Nanakali in Erbil Northern Iraq in the period from 1st January 2017 to 31st December 2018 with a follow up period until 1st March 2021. Second, the data have been collected by questionnaire that has included the association between the type of presence blood cancer disease (BCD), this data contains 350 patients, including 17 variables, 16 of which are independent variables and a dependent variable (presence 1 and absence 0) of blood cancer disease depending, and after applied the previous methods. The rate of accuracy percentage of correct classification results 96.8% for LRA and 76.2% for DA. en_US
dc.identifier.endpage 101
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=kIrIdtdJ31bRgjb6fHvMUVj06qj95PiY8LdVdftJccp_nCVcuEqsY4oKn3u9t3bD
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14720/20942
dc.identifier.yoktezid 776805
dc.language.iso en
dc.subject İlk ve Acil Yardım
dc.subject Diskriminant analizi
dc.subject Kanser hastaları
dc.subject Neoplazmlar
dc.subject Regresyon
dc.subject Sınıflandırma
dc.subject Emergency and First Aid en_US
dc.subject Discriminant analysis en_US
dc.subject Cancer patients en_US
dc.subject Neoplasms en_US
dc.subject Regression en_US
dc.subject Classification en_US
dc.title Comparison of Logistic Regression and Discriminant Analysis Models in Survival Analysis of Blood Cancer en_US
dc.title.alternative Kan Kanserinin Sağkalım Analizinde Lojistik Regresyon ve Diskiriminant Analizi Modellerinin Karşılaştırılması en_US
dc.type Master Thesis en_US

Files

Collections