Bayesci hiyerarşik modeller
Bayesian hierarchical models
- Tez No: 299526
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜL ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Tez çalışmasının amacı, hiyerarşik modellerde parametre tahminleri için Bayesci yaklaşımın uygulanması ve tahmin sürecinde kullanılacak tekniklerin incelenmesidir.Hiyerarşik modeller gibi, karmaşık yapıya sahip modellerde sonsal dağılımlardan çoğu zaman analitik olarak sonuca ulaşmak mümkün değildir. Tez çalışmasında hiyerarşik modeller için analitik çözümleme ve sürecin yeterli olmadığı yerlerde stokastik simülasyona dayalı Makrov Zinciri Monte Carlo (MCMC) teknikleri kullanılmıştır. Binom, normal ve Poisson dağılımlı gözlemler için hiyerarşik model yapıları ve çözümleme yolları verilmiştir. Son olarak, Poisson-gamma hiyerarşik modeli mesane kanseri üzerine bir veri seti için R paket programı yardımıyla uygulanmış ve modelin uygunluğu ve gerekliliği tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of the study is to use the Bayesian approach in hierarchical models for estimating the parameters and investigate the necessary techniques for that process.Usually it is hardly possible to reach some analytical results from the posterior distributions for highly complex structures such as hierarchical models. In this study, both analytical techniques and stochastic simulation which is based on Markov Chain Monte Carlo techniques are used in the estimation process of model parameters. The hierarchical model structures and the Bayesian procedures are given for binomial, normal and Poisson observations. Finally, Poisson-gamma hierarchical model is built for a bladder cancer data set. The model is implied by R programme and the suitability and the necessity of the model is discussed.
Benzer Tezler
- Markov zinciri Monte Carlo yaklaşımları kullanarak kategorik ve sürekli tekrarlı ölçümler için Bayesçi hiyerarşik modeller
Bayesian hierarchical models for categorical and continuous repeated measures data using Markov chain Monte Carlo approaches
ENDRIS ASSEN EBRAHIM
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Gökkuşağı alabalığında beslenme etkinliği bakımından farklı eksprese olmuş genlerin belirlenmesinde yapısal karışık model ile bayes hiyerarşik modellerinin karşılaştırılması
Comparison of bayesian hierarchical mixture model with structural mixed model for determination differentially expressed genes in terms of feed efficiency in rainbow trout
BARIŞ KAKİ
Doktora
Türkçe
2012
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN OKUT
- Koşullu otoregresif mekânsal - zamansal modeller ile yabancı dil sınavı puanlarının istatistiksel analizi
Statistical analysis of foreign language test scores with conditional autoregressive spatial-temporal models
SERCAN DİNARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN EDA CAN
- Meal participation prediction with Bayesian hierarchical models
Başlık çevirisi yok
ALEYNA KOF
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK
- Learning price promotion effects on recurring sell-in purchases from simulated store level sales data
Fiyat promosyonlarının toptan satın almalar üzerindeki etkilerinin simule edilmiş mağaza satış verilerinden öğrenilmesi
PELİN KEŞRİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK