Yersel, zamansal ve yersel - zamansal kümeleme (space, tıme, space - tıme clusterıng) yöntemlerinin tanıtımı, türetilmiş ve gerçek verilerde etkinliklerinin araştırılması
Space, time and space-time clustering methods for the identification and evaluation of effectiveness of the scan statistics using randomly and conditionally simulated data
- Tez No: 310098
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CANAN BAYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Tarama İstatistikleri, Yersel Kümeleme, Zamansal Kümeleme, Yersel-Zamansal Kümeleme, Scan Statistics, Space Cluster, Time Cluster, Space - Time Cluster
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Amaç: Bu araştırmada t zaman periyodu ve A2 alanda gözlenen sağlık olayının gözlenme sayısının, rasgele ya da koşullu olarak gözlenme biçiminin ve dağılım biçiminin Tarama İstatistiği üzerine etkileri araştırılmıştır.Yöntem: Bir bölgede belirli bir zaman periyodunda gözlenen sağlık olayının oluşumu ve yaygınlığının önemliliğini belirlemek için yersel, zamansal ve yersel-zamansal kalıplarının önemliliğini araştırmak için Tarama İstatistikleri geliştirilmiştir. Tarama istatistiğinin, olayın bir bölgede ve t zaman periyodundaki gözlenme sıklığından, dağılım biçiminden ve yer, zaman ve yersel-zamansal aralığından etkilenme biçiminin araştırılması gerekmektedir.Bu çalışmada, hastalık görülme zamanları, görülme yerleri olarak boylam (doğu) ve enlem (kuzey) koordinatları ve görüldüğü toplum nüfusu türetilmiştir. Normal Dağılım ve Uniform Dağılım gösteren olgu sayıları n=50, 100, 250, 1000 olarak türetilmiştir. Aynı yerleşim yerinde rasgele türetilen olgu sayılarına ek olarak bir ve iki kez tekrarlayan olgu sayıları koşullu olarak türetilmiş (nk), dağılım biçimi ve gözlenme sıklığına göre Yersel, Zamansal ve Yersel-Zamansal kümelenmeleri araştırılmıştır.Bulgular: Bernoulli Dağılım Modülü birim sayısının, Poisson Dağılım Modülüne göre daha duyarlı olduğu, Yersel kümelenmelerde modüller açısından bir farklılık olmadığı, zamansal kümelenmelerde Bernoulli Dağılım Modülünde daha az sayıda birimde önemli kümelenmeler görüldüğü ve Yersel-zamansal kümelenmelerde ise, Poisson Dağılım Modülünde daha az sayıda birimle önemli kümelenmeler görüldüğü söylenebilir.Sonuç: Türetilmiş verilerde rasgele dağılım olduğunda önemli kümelenmeler görülmemiş fakat, rasgeleliğin bozulduğu, bir ve iki yerleşim yerinde hastalık görülmesi durumunda önemli kümelenmeler bulunmuş ve hastalıkların epidemik karakterde olduğu sonucuna da ulaşılmıştır. Ayrıca gözlenme sayısı düşük sağlık olaylarında yerleşim ünitesi ve komşu yerleşim üniteleri arasındaki etkileşimleri de ortaya koyan bir istatistiksel bir yöntem olduğu ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Objective: In this study, the effects of number of observed health events that monitored in a t time period and A2 area, the observation and distribution form, obtained randomly or conditionally were investigated on scan statistics.Method: In order to reveal the cluster of health events such as illness, death, birth and vehicle accident in a given time period in a given region, space, time and space-time clusters have to be studied. Scan Statistics has been developed to investigate the importance of space, time and space-time patterns for establishing the development and prevalence of a health event. The effects of the frequency and distribution form of a health event in a given t time period and in a given region on Scan Statistics and interference of space, time and space-time interval should be investigated.In this study, occurrence times and places of disease as longitude and latitude coordinates and the population that disease seen were derived. The number cases which shows normal and uniform distributions were generated as n=50, 100, 250, 1000. In addition to number of cases which were derived in the same locality, the number of cases that repeats once or twice were generated conditionally (nk), according to the form of distribution and prevalence space, time and space-time clusters were investigated in this study.Results: The number of units of Bernoulli distribution model were found more sensitive according to Poisson distribution model. In Space clusters no difference were found considering models and in time clusters, the substantial clusters were seen less in Bernoulli distribution models as well for space-time clusters, less units were seen in Poisson distribution model.Conclusions: In the derived data when the distribution was random, substantial clusters weren?t seen, but substantial clusters were found in the case of disease occurrence in one or two settlements and diseases were concluded to be in epidemic character when randomness were retrograded. Also, it is a statistical method that presents the interaction between settlement units and neighbor settlement units in the health events that have a low prevalence rate.
Benzer Tezler
- Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi
Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool
SELMAN DELİL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Multitemporal co-polar x-band sar data classification as a tool for paddy-rice phenology estimation
Çeltik tarlası fenoloji kestirimi için çok zamanlı co-polar x-bant sar verisi üzerinde sınıflandırma yöntemi
ÇAĞLAR KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
YRD. DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Batı Akdeniz bölgesi imalat KOBİ'lerinin kümelenme düzeylerinin analizi
A clustering analysis for the manufacturing SMEs in the Western Mediterranean region
AHMET SARITAŞ
Doktora
Türkçe
2012
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA