Lojistik regresyon analizi ve sigortacılık sektöründe bir uygulama

Abstract

Araştırmacılar ya da model tasarımcıları gerçek olaylardan ya da deneylerden elde ettikleri verileri çeşitli modeller yardımı ile fonksiyonel yapılar haline dönüştürmek için daima çaba harcarlar. Matematiksel modelleri kurmak oldukça zor olmasına karşın sağladığı faydalar bağlamında oldukça yararlı bilgiler sağlamaktadırlar. Modellerde kullanılan verileri sınıflama çok değişkenli istatistiksel analizin önemli bir bölümünü oluşturmakla birlikte, sağlık başta olmak üzere çeşitli bilim dallarında çok geniş bir kullanım alanına sahiptir. Özellikle verilerin değerlendirilmesi sonucunda başarılı-başarısız, hasta-hasta değil, iyi-orta-kötü gibi kategorik sonuçların oluştuğu durumlarda lojistik regresyon son derece kullanışlı bir istatistiksel yöntem olmaktadır. Lojistik regresyonun bu özelliğinden yararlanılarak çalışmada sigorta sektöründe faaliyet gösteren 46 şirketin verileri değerlendirilerek araştırılmış ve ayrıca verilere diskriminant analizi de uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.

The researchers or model designers of fashion struggle the datas which are taken from real events or experiments in order to convert functional positions with the aid of various models. Despite of the establishment of mathematical models, they obtain very useful datas. The classifications of datas have wide usage of area in various scientific informations with part of statistical analysis. Especially logistical regression constitutes usable statistical method at the end of evaluation of dates as successful –unsuccessful, patient-not patient, bad or good. The datas of 46 firms are evaluated by utilizing the method of statistical in insurance sector and compared the results in applying discrimination analysis. In the prologue edits are examined related with logistic regression that have made in recent years, and investigated about what kind of fields it is applied, how it is used in insurance sector.