Uzun süreli çalışmalarda MA (1) ve ARMA (1,1) otokorelasyonlu hatalara sahip doğrusal karma etkiler modelleri için örneklem büyüklüğünün belirlenmesi
The determination of sample size for linear mixed effects models with MA (1) and ARMA (1,1) autocorrelated errors in longitudinal studies
- Tez No: 321356
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET UYSAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Tez çalışmasının amacı, birinci dereceden hareketli ortalama (MA(1)) veya birinci dereceden karma otoregresif hareketli ortalama (ARMA(1,1)) yapısındaki otokorelasyonlu hatalara sahip uzun süreli çalışmaların analizinde kullanılan Rastgele Kesim Noktalı ve Eğimli Doğrusal Karma Etkiler Modeli (RKE-DKEM) için çalışmaya katılacak birim sayısı ve birimlerden alınacak tekrarlı ölçüm sayısı için örneklem büyüklüklerini hesaplamaktır.Tez çalışmasında, bu amaçla, SAS 9.1 istatistiksel yazılım programı yardımıyla, MA(1) veya ARMA(1,1) otokorelasyonlu hatalara sahip uzun süreli veri kümesinin analizinde kullanılan RKE-DKEM'leri için istatistiksel güç hesaplayan bir Monte Carlo (MC) simülasyon yaklaşımı geliştirilmiş ve istatistiksel güce dayanarak, simülasyon çalışmalarında yapılan varsayımlara göre, birim sayısı ve birimlerden alınan tekrarlı ölçüm sayısı için örneklem büyüklükleri hesaplanmıştır. Tez çalışmasının sonunda, RKE-DKEM'nin yapısının, otokorelasyon katsayısının, uzun süreli çalışmaya katılan birim sayısının, birimlerden alınan tekrarlı ölçüm sayısının ve model parametresi üzerine kurulu hipotez testi gibi araştırmacı tarafından kontrol edilebilen koşulların istatistiksel gücü etkilediği ve istatistiksel güce bağlı olarak hesaplanan örneklem büyüklüklerinin değiştiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The aim of the study is to determine sample sizes for the number of subjects and the number of repeated measures for a Linear Mixed Effects Model (LMM) with random intercept and slope in the analysis of longitudinal data set with first order moving average (MA(1)) or first order autoregressive moving average (ARMA(1,1)) autocorrelated errors.In this study, for this reason, a Monte Carlo (MC) simulation approach, which compute statistical power for LMM with random intercept and slope in the analysis of longitudinal data set with MA(1) or ARMA(1,1) autocorrelated errors, was developed by means of SAS 9.1 statistical program and according to assumptions in simulation studies, for the number of subjects and the number of repeated measures, sample sizes based on statistical power were calculated. At the end of the study, it was concluded that the conditions controlled by researchers, like the structure of LMM with random intercept and slope, the number of subjects, the number of repeated measures, the autocorrelation coefficient and a hyphothesis test on parameter interested in model, affected the statistical power and sample sizes calculated based on statistical power were changing.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Engineering M-Si (M:Ag,Cu) thin films as negative electrodes for lithium ion batteries
Lityum iyon bataryalarda negatif elektrot olarak kullanımları için M-Si (M:Ag,Cu) ince filmlerin tasarlanması
BİLLUR DENİZ KARAHAN
Doktora
İngilizce
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜL KELEŞ
- Isı yalıtımlı yapı elemanlarında perlit ve boraks kullanımı
Başlık çevirisi yok
SERPİL ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
EnerjiEge ÜniversitesiGüneş Enerjisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED ELTEZ
- Enerji depolama sistemleri için elektrot materyallerinin geliştirilmesi
Development of electrode materials for energy storage systems
SEDA POLAT