Esnek ayırma analizi ve bir uygulama
Flexible discriminant analysis and an application
- Tez No: 193027
- Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Esnek Ayırma Analizi, Ayırma Analizi, MARS, BRUTO, Düzleştirme, Spline, Flexible Discriminant Analysis, Discriminant Analysis, MARS, BRUTO, Smoothing, Spline
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu araştırmada parametrik (DAA ve KAA) ve parametrikolmayan çokdeğişkenli ayırma yöntemi Esnek Ayırma Analizinin uygulamamodelleri; EAA/MARS degree=1, EAA/MARS degree=2 ve EAA/BRUTOyöntemlerinin performansları farklı birim, parametre, varyans vekovaryans yapılarına göre türetilmiş veri yapılarında karşılaştırılmıştır.Yöntemlerin etkinliklerini karşılaştırmak için, 4 bağımsızdeğişken içeren farklı ortalama vektörleri ve varyans-kovaryansmatrislerine sahip çokdeğişkenli normal dağılım ile normal dağılımgöstermeyen dağılımdan veriler türetildi. 1000 tekrarlı simülasyonçalışmaları yapılarak türetilen veri setleri analizlerde kullanıldı.Elde edilen bulgular incelendiğinde, veri setlerindeki gruplarkendi içinde homojen yapıda ve aralarında heterojen yapıda ise tümyöntemlerin daha iyi performans gösterdiği belirlendi. Grup merkezlerininbirbirine yakın olduğu durumlarda eğer varyanslar küçük ise yöntemlersınıfları yüksek DSO değerleriyle birbirlerinden ayırdığı saptandı. Ancakbirimlerin özellikleri birbirlerine karıştığında KAA, DAA'ya göre daha etkinDSO değerleri verdiği ve böylece sınıfları ayırma performansının daha iyiolduğu sonucuna varıldı. EAA yöntemlerinin ise genellikle farklıkoşullarda DAA'ya göre yüksek ancak KAA'dan daha düşük performansdeğerleri verdiği belirlendi.Sonuç olarak, normal dağılmayan ve heterojen veri yapılarındaparametrik olmayan EAA yöntemlerinin birbirlerine alternatif olarakkullanılması uygundur. Normal dağılan veri yapılarında ise koşulların tamyerine geldiği ve homojen yapılarda DAA'nın, aksi durumda ise yaniheterojen yapılarda KAA'nın uygulanması gerektiği belirlendi.
Özet (Çeviri)
In this study, parametric (LDA and QDA) and nonparametric(FDA/MARS degree=1, FDA/MARS degree=2 and FDA/BRUTO) multivariatediscriminant methods were compared under different conditions includesample sizes, parameters, variance and covariance structures by usinggenerated data.To compare the performance of the methods, the data used inthe analyses were generated from multivariate normal and nonnormaldistributions. There are four independent variables, varied mean vectorsand variance covariance matrices in these data sets. 1000 replicatedsimulation studies were applied in the analyses.According to the findings, it was determined that all themethods demonstrated good performances in the data which werehomogeneous within groups and heterogeneous between groups. Whenthe mean vectors of groups were similar and variances were small, it wasdetermined that the whole methods showed high accurate classificationrates. However, when there was overlapping in the data, QDA gave moreefficient performance than LDA. Methods of FDA gave more accurateclassification performance than LDA, but gave less accurate classificationperformance than QDA.Consequently, it is appropriate that the usage of nonparametricFDA methods in the nonnormal and heterogeneous data sets. On thecontrary in the normal and homogeneous data sets LDA should be used,but in the normal and heterogeneous data sets QDA is the superiormethod.
Benzer Tezler
- Gesture recognition and customization on textile-based pressure sensor array
Tekstil tabanlı basınç sensörü dizisinde hareket algılama ve kişiselleştirme
İLKNUR ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Amalgam, seramik ve kompozit dolgularda dental plak birikiminin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZBAYSAL AYDIN
Doktora
Türkçe
2000
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiDiş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ LEBLEBİCİOĞLU
- Vibration and flutter analysis of fluid loaded plates
Akışkan yüklü eğimli plakların titreşim ve flater analizi
ABDURRAHMAN ŞEREF CAN
- 2003 yılı Sivas iline ait meteorolojik verilerin lojistik regresyon analizi ile incelenmesi
Investigation of meteorologic data (2003) of Sivas by logistic regression analysis
KUTLUAY BENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
BiyoistatistikCumhuriyet ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ZİYNET ÇINAR