Yıl: 2021 Cilt: 8 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 630 - 650 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.30798/makuiibf.691623 İndeks Tarihi: 29-07-2022

LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER

Öz:
Yüksek kaldıraç noktası, x uzayının merkezine uzak olan değer olarak adlandırılır. İyi ya da kötü kaldıraç noktaları yüksek kaldıraç noktası olabilir. Kötü kaldıraç noktaları, yanlış sınıflandırılmış gözlemler veya x uzayındaki diğer gözlem değerleri ile uyumsuzluk gösteren aykırı değerlerdir. Kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde maskeleme ve süpürme problemini ortadan kaldırmak için kullanılan grup silme yöntemi lojistik regresyon modelinde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada kötü kaldıraç noktalarının belirlenmesinde literatürde mevcut olan Sapma Bileşenleri (Deviance Component, DEVC) yöntemi için bazı sağlam eşik değerleri önerilmiştir. Yapılan simülasyon çalışması ile sapma bileşenleri yönteminde kullanılması için önerilen sağlam eşik değerlerin literatürde mevcut olan eşik değerden daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konmuştur.
Anahtar Kelime: Lojistik Regresyon Eşik Değeri Kötü Kaldıraç Yüksek Kaldıraç Noktası

NEW ROBUST CUT-OFF VALUES IN DETERMINING BAD LEVERAGE POINTS IN THE LOGISTIC REGRESSION MODEL

Öz:
The high leverage point is called the value far from the center of the x space. Good or bad leverage points can be high leverage points. Bad leverage points misclassified observations and outliers that are incompatible with other observation values in the x space. The group deletion method used to eliminate the masking and swamping problem in determining bad leverage points is also used in the logistic regression model. In this study, some robust cut-off points are proposed for the deviation components method available in the literature for determining bad leverage points. In this study, some robust cut-off points are proposed for the deviation components method available in the literature for determining bad leverage points.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Alguraibawi, M., Midi, H., ve Imon, A. H. M. R. (2015). A new robust diagnostic plot for classifying good and bad high leverage points in a multiple linear regression model. Mathematical Problems in Engineering, 2015. https://doi.org/10.1155/2015/279472
  • Belsley, D. A., Kuh, E., ve Welsch, R. E. (1980). Regression Diagnostics. https://doi.org/10.1002/0471725153.
  • Chatterjee, S., ve Hadi, A. S. (2006). Regression Analysis by Example. 4th Editio. WileyInterscience.
  • Fitrianto, A., ve Midi, H. (2010). Diagnostic-Robust Generalized Potentials for Identifying High Leverage Points in Mediation Analysis. World Applied Sciences Journal, 11(8), 979– 987.
  • Habshah, M., Norazan, M. R., ve Imon, A. H. M. R. (2009). The performance of diagnosticrobust generalized potentials for the identification of multiple high leverage points in linear regression. Journal of Applied Statistics, 36(5), 507–520. https://doi.org/10.1080/02664760802553463
  • Hadi, A. S. (1992). A New Measure of Overall Potential Influence in Linear Regression. Computational Statistics and Data Analysis, 14(1), 1–27. https://doi.org/10.1016/0167- 9473(92)90078-T
  • Hampel, F. R. (1974). The Influence Curve and its Role in Robust Estimation. Journal of the American Statistical Association, 69(346), 383–393.
  • Hastings, C., Mosteller, F., Tukey, J. W., & Winsor, C. P. (1947). Low Moments for Small Samples: A Comparative Study of Order Statistics. The Annals of Mathematical Statistics, 18(3), 413–426. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730388
  • Hoaglin, D. C.,ve Mosteller, F. (1983). Understanding robust and explonatory data analysis,. New York, NY: John Wiley & Sons.
  • Hodges, J. L. J., ve Lehmann, E. L. (1963). Estimates of Location Based on Ranks Tests. Annals of Mathematical Statistics, 34(2), 598–611.
  • Huber, P. j. (1953). Robust Estimation of a Location Parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. https://doi.org/10.1214/aoms/1177705148
  • Imon, A. H. M. . (2006). Identification of High Leverage Points in Logistic Regression. Pakistan Journal of Statistics, 22(2), 147–156.
  • Imon, A. H. M. R., ve Hadi, A. S. (2013). Identification of Multiple High Leverage Points in Logistic Regression. Journal of Applied Statistics, 40(12), 2601–2616. https://doi.org/10.1080/02664763.2013.822057
  • Maronna, R. A., ve Yohai, V. J. (1901). Estimates of Regression and Scale The Breakdown Point of Simultaneous General M Estimates of Regression and Scale. (July 2015), 1–6. https://doi.org/10.1080/01621459.1991.10475097
  • Maronna, R. A., Martins, D. R., ve Yohai, V. J (2006). Robust Statistics: Theory and Methods, 1st Editio. Wiley.
  • Norazan, M. R., Sanizah, A., ve Habshah, M. (2012). Identifying Bad Leverage Points in Logistic Regression Model Based on Robust Deviance Components. Mathematical Models and Methods in Modern Science, 62–67. Retrieved from http://www.wseas.us/e-library/conferences/2012/Porto/MAMECTIS/MAMECTIS09.pdf
  • Nurunnabi, A. A. M., Imon, A. H. M. R., ve Nasser, M. (2010). Identification of Multiple Influential Observations in Logistic Regression. Journal of Applied Statistics, 37(10), 1605–1624. https://doi.org/10.1080/02664760903104307
  • Rousseeuw, P. J., ve Christophe, C. (1993). Alternatives to the Median Absolute Deviation. 88(424).
  • Sarkar, K., Midi, H., ve Rana, S. (2011). Detection of outliers and influential observations in binary Logistic regression: An empirical study. Journal of Applied Sciences, 11(1), 26– 35. https://doi.org/10.3923/jas.2011.26.35
  • Syaiba, B. A., ve Habshah, M. (2010). Robust Logistic Diagnostic for the İdentification of High Leverage Points in Logistic Regression Model. Journal of Applied Sciences, 10(23), 3042–3050.
  • Welsch, R. E. (1977). Robust regression using iteratively reweighted least-squares. Commun. Stat. - Theory Methods, 6(9), 813–827. doi: 10.1080/03610927708827533.
  • Yavuz, A. A. (2013). Estimation of the shape parameter of the Weibull distribution using linear regression methods: Non-censored samples. Quality and Reliability Engineering International, 29(8), 1207–1219. https://doi.org/10.1002/qre.1472
  • Yüksel, G. ve Çetin, M. (2016). Outlier detection in a preliminary test estimator of the mean. J. Stat. Manag. Syst., 19(4), 605–615.doi: 10.1080/09720510.2016.1139851.
APA Gundogan Asik E, Altın Yavuz A, KÜÇÜK Z (2021). LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. , 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
Chicago Gundogan Asik Ebru,Altın Yavuz Arzu,KÜÇÜK Zafer LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. (2021): 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
MLA Gundogan Asik Ebru,Altın Yavuz Arzu,KÜÇÜK Zafer LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. , 2021, ss.630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
AMA Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. . 2021; 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
Vancouver Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. . 2021; 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
IEEE Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z "LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER." , ss.630 - 650, 2021. 10.30798/makuiibf.691623
ISNAD Gundogan Asik, Ebru vd. "LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER". (2021), 630-650. https://doi.org/10.30798/makuiibf.691623
APA Gundogan Asik E, Altın Yavuz A, KÜÇÜK Z (2021). LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
Chicago Gundogan Asik Ebru,Altın Yavuz Arzu,KÜÇÜK Zafer LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 8, no.2 (2021): 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
MLA Gundogan Asik Ebru,Altın Yavuz Arzu,KÜÇÜK Zafer LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol.8, no.2, 2021, ss.630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
AMA Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2021; 8(2): 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
Vancouver Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2021; 8(2): 630 - 650. 10.30798/makuiibf.691623
IEEE Gundogan Asik E,Altın Yavuz A,KÜÇÜK Z "LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER." Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8, ss.630 - 650, 2021. 10.30798/makuiibf.691623
ISNAD Gundogan Asik, Ebru vd. "LOJİSTİK REGRESYON MODELİNDE KÖTÜ KALDIRAÇ NOKTALARININ BELİRLENMESİ İÇİN YENİ SAĞLAM EŞİK DEĞERLER". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 8/2 (2021), 630-650. https://doi.org/10.30798/makuiibf.691623