Biyolojik çalışmalarda elde edilen kategorik verilere karışık Poisson regresyon analizinin uygulanması
The Use of mixed Poisson regression models for categorical data in biology
- Tez No: 139568
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT TÜRKMUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Poisson regression, Overdispersion, Mixed Poisson regression, Poisson mixture model, Generalized Linear model, Generalized mixed Linear model. in
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
ÖZET BİYOLOJİK ÇALIŞMALARDAN ELDE EDİLEN KATEGORİK VERİLERE KARIŞIK POİSSON REGRESYON ANALİZİNİN UYGULANMASI YEŞİLOVA, Abdullah Doktora Tezi, Zootekni Anabilim Dalı Tez Danışmanı: Prof. Dr. Levent TÜRKMUT Ocak 2003, 68 sayfa Kategorik ve sayıma dayalı olarak elde edilen verilerin analizinde Poisson regresyonu yaygın olarak kullanılmaktadır. Poisson dağılışının temel özelliği olan ortalama ile varyans eşitliğinin sağlanamaması durumunda bilinen Poisson regresyonun kullanılması uygun olamamaktadır. Bunun yerine, aşın yayılım parametresini dikkate alan karışık Poisson regresyonu kullanılmaktadır. Bu çalışmada, karışık Poisson regresyon modellerden biri olan Poisson karışımlı modeller incelenmiştir (PMM). PMM, Poisson regresyonunda meydana gelen aşırı yayılımı, örneği alt populasyonlara ayırarak gidermektedir. PMM, bir örnekteki gözlenemeyen heterojenliği tespit ederek, eldeki örneğin kaç alt populasyona ait olduğunu belirler ve her alt populasyon için ayrı ayrı parametre talimini yapar. Bu amaçla çalışmada, Ankara Göğüs Hastalıkları Hastanesinden, astım hastalığı ile ilgili bir veri kümesi kullanılmıştır. Veri kümesi günlük baş vuran astım hastalarının sayısı ile astım hastalığını etkiyen faktörlerden (sıcaklık, nem, rüzgarın etkisi, sOı ye PM) oluşmuştur. Farklı alt gruplar için PMM uygulanmıştır. AIC, B1C ve Entropy uyum kriterleri kullanılarak iki alt populasyonlu PMM modelin uygun olduğu tespit edilmiştir. Böylece veri kümesi iki alt populasyona bölünmüştür. Bireylerin %90.68'i (330 birey) birinci alt populasyona, %9.32'side (35 birey) ikinci alt populasyona dahil edilmiştir. Gözlenemeyen heterojenlik, veri kümesimn iki alt populasyona bölünmesi ile giderilmiştir. Alt populasyonlar arası parametre tahminlerinin birbirlerinden farklı olması, verilerin bir tek populasyon ile tanımlanamayacağını göstermektedir. Anahtar kelimler: Poisson regresyon, Aşırı Yayılım, Karışık Poisson regresyonu, Poisson karışımlı model, Genelleştirilmiş doğrusal modeller, Genelleştirilmiş karışık doğrusal modeller.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT THE USE OF MIXED POISSON REGRESSION MODELS FOR CATEGORICAL DATA IN BIOLOGY YEŞİLOVA, Abdullah PhD., Animal Science Supervision Prof. Dr. Levent TÜRKMUT January 2003, 68 pages Poisson Regression analysis is a technique widely used for categorical and counted data. Standard Poisson regression is inappropriate for parameter estimates if Poisson assumption of mean-variance equality is no longer valid. Instead, Poisson Mixture Regression is used to handle the bias in parameter estimates because of overdispersion problem. This study examines the Poisson Mixture Model (PMM) which is one type of Poisson mixed models. PMM provides a different way to discriminate samples into sub populations to eliminate bias in parameter estimates due to overdispersion. PMM enables researchers to determine unobserved heterogeneity and classifies data into sub- populations then estimates parameters for each sub-population. A real data set for Asthma incidence were used in this study. Data were obtained from Ankara Pnemial Diseases Research Hospital (Ankara Göğüs Hastalıkları Araştırma Hastahanesi). The data set consists of the number of daily patients applied for Asthma incidence and climate factors such as temperature, moist, wind, s02 > an^ PM affecting the Asthma. The principle of PMM was applied for different sub-populations. The AIC, BIC and Entropy criteria were used for model selection and determine number of sub-populations. As a result, data set were divided into two sub-populations. About 90.68% of Asthma patients (330 individuals) were classified to the first population and 9.32% of patients (35 individuals) were members of the second population. Parameter estimates for each population were not the same. Different estimates for each sub-population were evidence that data for the Asthma patients did not belong to a single population
Benzer Tezler
- Peyzaj metrikleri kullanılarak Sarıyer bölgesi örnek alanındaki peyzaj değişimlerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesi
Identification and evaluation of changes in the landscape in the region of Sariyer by using landscape metrics
YELİZ EMECEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Peyzaj Mimarlığıİstanbul ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAHYA AYAŞLIGİL
- Potential of biopolymer production from apple wastewater through microbial processes
Mı̇krobı̇yal süreçler yoluyla elma atık suyundan biyopolimer üretim potansiyeli
ELİF ERENLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN YAĞCI
DOÇ. DR. GÜLSÜM EMEL ZENGİN BALCI
- Şizofreni spektrumunda affektif komorbiditenin işlevsellik ve nörokgnisyona etkisi
The effect of affective comorbidity on functioning and neurocognition in the schizophrenia spectrum
ZİNNETİ YAĞMUR DOKUYAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PsikiyatriDokuz Eylül ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM EMRE BORA
- Determining novel target genes in WNT/𝛽-catenin signaling pathway using machine learning
WNT/beta-catenin sinyal yolağında makine öğrenmesi ile hedef genler belirlenmesi
CEMRE KEFELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Genetikİstanbul ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDRES OCTAVIO ARAVENA DUARTE
- Young's modulus characterization of polydimethylsiloxane (PDMS) microfluidic chips for viscosity measurements
Viskozite ölçümleri için tasarlanmış polidimetilsiloksan (PDMS) mikroakışkan çiplerinin young modülü karakterizasyonu
CEYDA KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN
DOÇ. ONUR FERHANOĞLU