Ağzınıza sağlık. Hosmer & lemeshow model uyumluluğu için bakılmamasının özel bir sebebi var mıdır. Bir de poisson regresyon ile küçük bir ders yapabilir misiniz
Teşekkür ederim, içeriği beğenmenize sevindim... Dönemlik ders konseptinde bazen bazı noktaları eleyerek anlatmak durumunda kaldığım için üzerinde durmadım veriyi bildiğim için. Ancak omnibus test sonucu ile hosmer lemeshow uyum iyiliği test sonuçlarına da tabii bakmak gerekiyor. Omnibus test sonucunda p0.05 (veri modele uyumludur) olmasını isteriz.
Önümüzdeki süreçte ileri analizler ile ilgili de videolarım olacak müsait zaman buldukça. Poisson regresyon analizi de planımdaki konulardan. Geniş bir zaman bulabilirsem eklerim tabii👍 sorunuz olursa kendinizi tanıtarak bana mail atabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım e-posta adresim:fuldencantas@mu.edu.tr
Hocam emeğinize sağlık, çok güzel bir sunum, çok yararlandım. Bir sorum olacaktı, rapor tablolarının en sonunda “casewise” tablosu çıkıyor, bu tablo analizden çıkarılabilecek vakaları gösteriyor, bu sayede analiz daha doğru sonuç verebilir deniyor. Ancak “casewise” tablosundaki vakaları çıkarıp tekrar analiz yaptığımda yine “casewise” tablosu çıkıyor, bu her defasında çıkıyor. Sonuç olarak analize dahil ettiğimiz vaka sayısı giderek azalıyor. Bu yöntem doğru mudur? Yoksa hiç vaka çıkarmadan bu tabloyu görmezlikten gelerek mi analiz yapalım? Teşekkür ederim
@@ozkanilhan4350 Rica ederim Özkan hocam. Veri setinde uç değeriniz varsa ve siz LR analizi yaparken outlier değerler ile ilgili seçeneği seçtiyseniz söylediğiniz çıktıyı görürsünüz. Başta veri setinizde uç değer olup olmadığını kontrol edip gerekli ise düzeltmeleri yaptıktan sonra LR analizini direkt yapabilirsiniz. Omnibus test p değeri, Hosmer-lemeshow uyum iyiliği test sonucu ve tahmin modelinizin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk değerleri kabul edebileceğiniz düzeydeyse sorun olmayacaktır.
teşekkür ederiz. güzel basit bir anlatım olmuş. ek oalrak şunu sormak isterim. bağımsız değişkenleri tek tek incelediğinizde çıkan değerler ile yine bağımsız değişkenleri >a*>b şeklinde takip eden sistemde çıkan sonuçlar nasıl okunmalıdır?.
Rica ediyorum. Ancak sorunuzun >a*>b kısmını anlayamadım maalesef (a ve b nedir, regresyon katsayıları mı?) Etkileşim etkisinden mi bahsediyorsunuz * ile? Klavye ile ifade etmek bazen zor olabiliyor biliyorum ama daha açık yazabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım.
Harika anlatım, emeğinize sağlık, teşekkürler
@@sevimkocyigit7615 rica ederim, faydalı olduysa ne mutlu bana🤗
Elinize sağlık sınavıma çalışırken buldum videonuzu çok yardımcı oldu çok güzel anlatmışsınız Allah razı olsun
@@bengu9335 🙏 Ne mutlu bana! Umarım sınavınız da güzel geçmiştir. Bundan sonrası için de başarılar dilerim🤗
harika bir anlatım olmuş tane tane hiç bir soru işareti bırakmadan anlatılmış, elinize sağlık
Faydalı olabildiysem ne mutlu bana... teşekkür ediyorum, iyi çalışmalar dilerim.
Sayın hocam bu güzel video için çok teşekkür ederim, emeğinize sağlık 👏🏾
Rica ederim😊
ek olarak multinominal regresyon analizi de bekliyoruz.
Ağzınıza sağlık. Hosmer & lemeshow model uyumluluğu için bakılmamasının özel bir sebebi var mıdır. Bir de poisson regresyon ile küçük bir ders yapabilir misiniz
Teşekkür ederim, içeriği beğenmenize sevindim... Dönemlik ders konseptinde bazen bazı noktaları eleyerek anlatmak durumunda kaldığım için üzerinde durmadım veriyi bildiğim için. Ancak omnibus test sonucu ile hosmer lemeshow uyum iyiliği test sonuçlarına da tabii bakmak gerekiyor. Omnibus test sonucunda p0.05 (veri modele uyumludur) olmasını isteriz.
Önümüzdeki süreçte ileri analizler ile ilgili de videolarım olacak müsait zaman buldukça. Poisson regresyon analizi de planımdaki konulardan. Geniş bir zaman bulabilirsem eklerim tabii👍 sorunuz olursa kendinizi tanıtarak bana mail atabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım e-posta adresim:fuldencantas@mu.edu.tr
Emeklerine sağlık hocam 🎉
Teşekkür ederim Elvan hocam😊
Hocam emeğinize sağlık, çok güzel bir sunum, çok yararlandım. Bir sorum olacaktı, rapor tablolarının en sonunda “casewise” tablosu çıkıyor, bu tablo analizden çıkarılabilecek vakaları gösteriyor, bu sayede analiz daha doğru sonuç verebilir deniyor. Ancak “casewise” tablosundaki vakaları çıkarıp tekrar analiz yaptığımda yine “casewise” tablosu çıkıyor, bu her defasında çıkıyor. Sonuç olarak analize dahil ettiğimiz vaka sayısı giderek azalıyor. Bu yöntem doğru mudur? Yoksa hiç vaka çıkarmadan bu tabloyu görmezlikten gelerek mi analiz yapalım?
Teşekkür ederim
@@ozkanilhan4350 Rica ederim Özkan hocam. Veri setinde uç değeriniz varsa ve siz LR analizi yaparken outlier değerler ile ilgili seçeneği seçtiyseniz söylediğiniz çıktıyı görürsünüz. Başta veri setinizde uç değer olup olmadığını kontrol edip gerekli ise düzeltmeleri yaptıktan sonra LR analizini direkt yapabilirsiniz. Omnibus test p değeri, Hosmer-lemeshow uyum iyiliği test sonucu ve tahmin modelinizin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk değerleri kabul edebileceğiniz düzeydeyse sorun olmayacaktır.
@@muglatipbiyoistatistik Çok teşekkür ediyorum hocam
teşekkür ederiz. güzel basit bir anlatım olmuş. ek oalrak şunu sormak isterim. bağımsız değişkenleri tek tek incelediğinizde çıkan değerler ile yine bağımsız değişkenleri >a*>b şeklinde takip eden sistemde çıkan sonuçlar nasıl okunmalıdır?.
Rica ediyorum. Ancak sorunuzun >a*>b kısmını anlayamadım maalesef (a ve b nedir, regresyon katsayıları mı?) Etkileşim etkisinden mi bahsediyorsunuz * ile? Klavye ile ifade etmek bazen zor olabiliyor biliyorum ama daha açık yazabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım.