A Comparison of the recent algorithms for the identification of outliers in data
Verilerde sapan değerlerin saptanmasına ilişkin yeni geliştirilmiş algoritmaların karşılaştırılması
- Tez No: 135781
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEDRET BİLLOR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: etkili gözlem, sapan değerlerin saptanması, çok değişkenli veri, temel bileşenler analizi, influential observations, detection of outliers, multivariate data, principle component analysis, regression. IV
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 167
Özet
oz DOKTORA TEZİ VERİLERDE SAPAN DEĞERLERİN SAPTANMASINA İLİŞKİN YENİ GELİŞTİRİLMİŞ ALGORİTMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI GÜLSEN KIRAL ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI Danışman: Doç. Dr. Nedret BİLLOR Yd: 2003, Sayfa: 155 Jüri: Doç. Dr. Nedret BİLLOR Prof. Dr. Fikri AKDENİZ Prof. Dr. H. Altan ÇABUK Prof. Dr. Müjgan TEZ Prof. Dr. Refik BURGUT Bu tezde, çok değişkenli ve regresyon tipi veri kümelerinde sapan değerlerin belirlenmesine yönelik yöntemler geniş bir şekilde incelenmiştir. Son on yıldır regresyon tipi veri kümelerinde sapan değerlerin belirlenmesine yönelik yöntemler üzerinde çok yoğun çalışmalar olduğundan bu çalışmada, sadece regresyon tipi veri kümeleri için son yıllarda önerilen veya literatürde yaygın olarak kullanılan teknikler üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu yöntemlerin karşılaştırılması amacıyla detaylı bir simülasyon çalışması yapılmış ve yöntemlerin performansları saptanmıştır. Ayrıca çok değişkenli veri kümeleri analizi için yeni bir dayanıklı BACON temel bileşenler analiz algoritması önerilerek; bu yöntemin performansı hem veri kümeleri hem de simülasyon çalışması üzerinde gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Ph.D. THESIS A COMPARISON OF THE RECENT ALGORITHMS FOR THE IDENTIFICATION OF OUTLIERS IN DATA GÜLSEN KIRAL DEPARTMENT OF MATHEMATICS INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES ÇUKUROVA UNIVERSITY Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Year: 2003, Pages: 155 Jury: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Prof. Dr. Fikri AKDENİZ Prof. Dr. H. Altan ÇABUK Prof. Dr. Müjgan TEZ Prof. Dr. Refik BURGUT In this thesis we examine outlier detection methods in multivariate and regression data and present an extensive literature on them. Since there has been a fast growing interest in the outlier detection methods for regression data for ten years we mainly focus on the outlier detection methods in regression data in this thesis. We conduct an extensive simulation study to assess the performances of the multiple outlier detection methods for regression data, that are either most recently published or most frequently cited in the literature. Furthermore in the context of multivariate data we propose a new outlier detection algorithm in principal component analysis called BACON robust principle component analysis. We also carry out a simulation study to assess the performance of the proposed method and use some data sets to evaluate the applicability of the method.
Benzer Tezler
- Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data
İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi
MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN
- Gemilerin ısar ile görüntülenmesinde radar saçılma yüzeylerinin fizik optik yardımıyla modellenmesi
Başlık çevirisi yok
E.ELİF TEPELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERCAN TOPUZ
- Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma
Optical character recognition with artificial neural network
MURATCAN UZTEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER
- Plant identification using deep convolutional networks based on principal component analysis
Ana bileşen analizine dayalı derin konvolüsyonel ağ kullanımıyla bitki tanımlama
MOSTAFA MEHDİPOUR GHAZİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL