Katagorik veri analizinde eş değişken bulunması durumunda genelleştirilmiş tahmin denklemleri yaklaşımı ve bir uygulama

Abstract

Bu tezde kategorik verilerde eş değişken varken kullanılan istatistiksel süreçler ele alınmıştır. Öncelikle nicel veriler için kullanılan kovaryans analizi üzerinde kısaca durulmuş ardından kategorik veriler için rassal model metodları, ağırlıklı en küçük kareler metodu, ağırlıklandırılmamış en küçük kareler metodu ve loglinear model metodları anlatılmıştır. Ardından longitudinal veri setleri hakkında bilgi verilmiş ve bu veri setlerinin bir türü olan çapraz deneylere değinilmiştir. Bu veriler için etkinliğin arttırılması amacıyla kullanılan bir metod olan “Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri” anlatılmıştır. Genelleştirilmiş tahmin denklemleri metodunun maksimum benzerlik metodu ve ağırlıklı en küçük kareler metodu ile karşılaştırılmasına kısaca yer verilmiştir. Son olarak bu metod bir grup romatizma hastasından alınan veriler üzerinde uygulanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.