Analizi yorumlamak cok onemli. Cogu turce kitap hem spss menusunu hem de spss sonuclarini yorumlarken cok yuzeysel anlatmis. Biz elimizden geldigince menuleri ve tablolari ayrintili olarak anlatmaya calistik...
@@TirendazAkademi Hocam mükemmel yapmışın, yeterli değer görmemiş videoların. Ama şu var bu videolar varken kimse istatistik dersi vererek para kazanamaz :)
@@omerhatipoglu5661 Kanalimizi acali fazla olmadi. Zamanla daha cok kisinin bu videolardan faydalanacagini dusunuyorum. Sonucta istatistik herkese lazim :)). Istatistik, teknolojinin gelismesi ve veri biliminin buyumesi ile su an dunya da cok onemli alanlardan biri. Bence gelecekte daha da onemli ve itibarli olacak. Turkiye de pek kiymeti bilinmese bile ;))
hocam teşekkür ederim yayınız için. bu konuda bir sorum olacak size, multinominal lojistik regresyonda değerlendirilmeye alınan bağımsız değişkenlerin, gruplar arası yapılan bağımsız testlerde anlamlı farklılık olup MLR' da risk faktörü olarak çıkmayabilir mi?, çıkmazsa bunu neye bağlayabiliriz? teşekkür ederim.
Merhaba İbrahim, MLR'da, bağımsız değişkenler risk faktörleri olarak kabul edilir ve bağımlı değişkenin sonucu ile ilişkili olup olmadıkları değerlendirilir. Ancak, bu bağımsız değişkenler, grup karşılaştırmalarında anlamlı farklılık olsa bile, yeterli etki boyutuna sahip olmamaları veya belirli bir istatistiksel öneme ulaşmamaları nedeniyle MLR modelinde risk faktörü olarak kabul edilmeyebilir. Bu, küçük örnek boyutu, düşük güç veya bağımsız değişkenler arasındaki yüksek düzeyde kollineerlik gibi birçok faktör nedeniyle olabilir.
Merhaba, tam ayirma (complete separate) problemi bagimli degisken, bagimsiz degiskeni tam ayirdigi durumlarda ortaya cikan bir sorundur. Genelde kucuk orneklemlerde ortaya cikar. Bu sorun oldugunda diger bagimsiz parametreler icin max likelihood hala gercerli olur. Modelden sorunlu degisken cikarilabilir ama modeldeki diger degiskenlerin yanliligina sebep olacagi icin onerilmez. Sorunlu degisken kategorik ise, kategorilerin bazilarini birlestirmek gibi, tekrar duzenlenebilir.
adam ne güzel anlatmış. Helal olsun
hocam çok teşekkür ederiz çok güzel anlatıp açıklmışsınız
Tesekkurler 👍😀
Hocam emeğinize sağlık çok güzel açıklamışsınız. 0b ne anlama geliyor peki
Harika anlatmıssınız, tebrikler
Çoook teşekkürler 😀 İyi çalışmalar 👍
Her çok değişkenli analizin videosunu çekmenizi öneririm. İzleyici sayısı az olacaktır ancak öğrencilere büyük bir hizmet olacaktır. Teşekkür ederim.
Uzerinde calistigimiz baska projeler var. Ama aklimizda ilk firsatta cok degiskenli analiz derslerini anlatacagiz. Oneriniz icin tesekkurler...
çok çok güzel olmuş emeğinize sağlık
Tesekkurler...
@@TirendazAkademi yorumlarken bir hayli zorlanıyorum. gerçekten çok faydalandım
Analizi yorumlamak cok onemli. Cogu turce kitap hem spss menusunu hem de spss sonuclarini yorumlarken cok yuzeysel anlatmis. Biz elimizden geldigince menuleri ve tablolari ayrintili olarak anlatmaya calistik...
@@TirendazAkademi Hocam mükemmel yapmışın, yeterli değer görmemiş videoların. Ama şu var bu videolar varken kimse istatistik dersi vererek para kazanamaz :)
@@omerhatipoglu5661 Kanalimizi acali fazla olmadi. Zamanla daha cok kisinin bu videolardan faydalanacagini dusunuyorum. Sonucta istatistik herkese lazim :)). Istatistik, teknolojinin gelismesi ve veri biliminin buyumesi ile su an dunya da cok onemli alanlardan biri. Bence gelecekte daha da onemli ve itibarli olacak. Turkiye de pek kiymeti bilinmese bile ;))
hocam teşekkür ederim yayınız için. bu konuda bir sorum olacak size, multinominal lojistik regresyonda değerlendirilmeye alınan bağımsız değişkenlerin, gruplar arası yapılan bağımsız testlerde anlamlı farklılık olup MLR' da risk faktörü olarak çıkmayabilir mi?, çıkmazsa bunu neye bağlayabiliriz? teşekkür ederim.
Merhaba İbrahim, MLR'da, bağımsız değişkenler risk faktörleri olarak kabul edilir ve bağımlı değişkenin sonucu ile ilişkili olup olmadıkları değerlendirilir. Ancak, bu bağımsız değişkenler, grup karşılaştırmalarında anlamlı farklılık olsa bile, yeterli etki boyutuna sahip olmamaları veya belirli bir istatistiksel öneme ulaşmamaları nedeniyle MLR modelinde risk faktörü olarak kabul edilmeyebilir. Bu, küçük örnek boyutu, düşük güç veya bağımsız değişkenler arasındaki yüksek düzeyde kollineerlik gibi birçok faktör nedeniyle olabilir.
@@TirendazAkademi hocam ilginiz ve cevabınız için çok teşekkür ederim, iyi çalışmalar.
@@ibrahimaltun7635 Rica ederim 😀 İyi çalışmalar 👍
Eğer goodness of.fit kısmında overdispersiyon tespit ettiysek analizden vazgecilmeli mi yoksa bunu düzenlememin baska bir.yolu var mi?
Overdispersiyon problemi varsa cesitli yontemler kullanilarak problem cozulur. Ornegin veride sifir coksa bu degerler degistirilebilir.
hocam, tam ayırma sorununu nasıl çözebiliriz ?
Merhaba, tam ayirma (complete separate) problemi bagimli degisken, bagimsiz degiskeni tam ayirdigi durumlarda ortaya cikan bir sorundur. Genelde kucuk orneklemlerde ortaya cikar.
Bu sorun oldugunda diger bagimsiz parametreler icin max likelihood hala gercerli olur.
Modelden sorunlu degisken cikarilabilir ama modeldeki diger degiskenlerin yanliligina sebep olacagi icin onerilmez.
Sorunlu degisken kategorik ise, kategorilerin bazilarini birlestirmek gibi, tekrar duzenlenebilir.
@@TirendazAkademi teşekkür ederim hocam emeğinize salık