Goodness of Fit Measures in Binary Probit Regression Models
Özet
In this study the goodness of fit measures in Probit models for binary outcomes, have been examined. Pseudo-R2 measures and other measures are introduced and a comparison of those different measures is held. The application of each of the goodness of fit measure on “the users’ satisfaction factors from a university’s web site data” is also given. Bu çalışmada iki düzeyli Probit modeli için kullanılan uyum iyiliği ölçütleri üzerinde durulmuştur. Bu amaçla Yapay-R2 ölçütleri ve diğer ölçütler tanıtılmış ve söz konusu ölçütlerin bir karşılaştırılması ele alınmıştır. Ayrıca “kullanıcıların bir üniversitenin web sayfasından olan memnuniyet faktörleri verisi” üzerine, herbir uyum iyiliği ölçütünün uygulamasına yer verilmiştir.
Kaynak
Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve MühendislikBağlantı
https://hdl.handle.net/11421/790Koleksiyonlar
- Cilt.04 Sayı.2 [24]
İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama
Çelik, Sibel (Anadolu Üniversitesi, 2013)Çalışmada hisse senetleri İMKB İmalat sektöründe işlem gören şirketlere ait 2006-2011 dönemine ait veriler kullanarak ve logit, probit modeller uygulanarak yaşam döngüsü teorisinin Türkiye’de geçerliliği test edilmiştir. ... -
The Accuracy Of Financial Distress Prediction Models In Turkey: A Comparative Investigation With Simple Model Proposals
Muzır, Erol; Çağlar, Nazan (Anadolu Üniversitesi, 2009)This study aims to test eight well-known and widely used financial distress prediction models and to compare their performance in Turkey for the first year prior to failure. The comparison is enriched with the details ... -
Analysis of international debt problem using artificial neural networks and statistical methods
Yazıcı, Berna; Memmedli, Memmedaga; Aslanargun, Atilla; Asma, Senay (Springer, 2010)It is known from the scientific researches that artificial neural networks are alternatives of statistical methods such as regression analysis and classification in recent years. Since multi-layer backpropagation neural ...