Geri Dön

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

  1. Tez No: 321356
  2. Yazar: MELİKE BAHÇECİTAPAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET UYSAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. 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

    İngilizce

    2016

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜL KELEŞ

  3. Isı yalıtımlı yapı elemanlarında perlit ve boraks kullanımı

    Başlık çevirisi yok

    SERPİL ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EnerjiEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED ELTEZ

  4. Enerji depolama sistemleri için elektrot materyallerinin geliştirilmesi

    Development of electrode materials for energy storage systems

    SEDA POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEN ATUN