Geri Dön

Seyrek olumsallık çizelgelerinde odds oranlarına bayesci yaklaşım

A bayesian approach to odds ratios for sparse contingency tables

  1. Tez No: 321437
  2. Yazar: DENİZ TAŞÇI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  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: 58

Özet

Bu çalışmanın amacı, seyrek olumsallık çizelgelerinde Bayesci yaklaşım yardımıyla odds oranı tahminlerine ulaşmaktır. Bir olumsallık çizelgesinde sıfır sıklıklı gözeler, örnekleme yapısından kaynaklanıyorsa ve örneklem değiştiğinde sıfır sıklık içermeyecek yapıdaysa bu gözeler örneklem sıfırı olarak adlandırılır. Örneklem sıfırı içeren olumsallık çizelgelerine seyrek olumsallık çizelgeleri adı verilir. Klasik yaklaşım ile seyrek olumsallık çizelgelerinde odds oranı tahmini yapıldığında tüm gözelere bir sabit eklenir. Bu sabit her araştırmacı için değişik bir değer alacağından elde edilecek tahminler güvenilir olmayabilir.Bu çalışmada Bayesci yaklaşım ile seyrek olumsallık çizelgelerinde odds oranı tahmini yapmak için kullanılan olabilirlik fonksiyonu ve önsel dağılım, örneklem sıfırı içeren ve içermeyen gözeler için incelenmiştir. Çalışma sonunda elde edilen sonsal dağılım, Markov Zinciri Monte Carlo yöntemleri kullanılarak gerçek bir veri kümesi üzerinde odds oranı tahmini yapmak için çözümlemeye alınmıştır.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to find odds ratios estimates by using Bayesian approach when the contingency tables are sparse. A contingency table can contain zero cell frequencies which are caused by sampling structure. Zero cell frequencies can be filled by taking new samples from the same population. These cells are said to be sampling zeros. The contingency tables which contain sampling zeros are called sparse contingency tables. While odds ratios are estimated for sparse contingency tables by using classical approaches, a constant is added to all the cells. Since this constant may take different values for each researcher, reliable estimates may not be obtained. In this study, likelihood function and prior distribution, which are utilized for estimation of odds ratios in sparse contingency tables by employing Bayesian approach, are examined for the cells with or without sampling zeros. In conclusion, in order to estimate odds ratios, obtained posterior distribution is used on a real data set by employing Markov Chain Monte Carlo techniques.

Benzer Tezler

  1. Seyrek olumsallık tablolarında skor istatistikleri

    Score statistics on sparse contingency tables

    BENGİ ÜNSAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. TÜLAY SARAÇBAŞI

  2. Ki-kare çözümlemesinde en küçük beklenen sıklık

    Başlık çevirisi yok

    İLKE AKDERE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. TÜLAY SARAÇBAŞI

  3. Karesel olumsallık tablolarında model uyumunun sapma ölçüsü ile belirlenmesi

    Determination of model fitting with departure measure in square contingency tables

    GÖKÇEN ALTUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY SARAÇBAŞI

  4. Hypergraph models for sparse matrix partitioning and reordering

    Seyrek matris bölümleme ve yeniden-düzenleme için hiperçizge modelleri

    ÜMİT VEYSEL ÇATALYÜREK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT

  5. Partitioning sparse rectangular matrices for parallel computing of AATx

    Seyrek dikdörtgensel matrislerin AATx (A A üssü T x)'in paralel işlemcilerde hesaplanabilmesi için parçalanması

    BORA UÇAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT