Geri Dön

Katagorik veri analizinde eş değişken bulunması durumunda genelleştirilmiş tahmin denklemleri yaklaşımı ve bir uygulama

Generalized estimating equation approach in the case of existence a covariate in categorical data analysis and an application

  1. Tez No: 362917
  2. Yazar: BERNA BALOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMBİYA AĞAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Eş Değişken, Kategorik Veri Analizi, Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri (GTD), Kovaryans Analizi, Covariate, Categorical Data Analysis, Generalized Estimating Equations (GEE), Analysis of Covariance
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 204

Özet

Bu tezde kategorik verilerde eş değişken varken kullanılan istatistiksel süreçler ele alınmıştır. Öncelikle nicel veriler için kullanılan kovaryans analizi üzerinde kısaca durulmuş ardından kategorik veriler için rassal model metodları, ağırlıklı en küçük kareler metodu, ağırlıklandırılmamış en küçük kareler metodu ve loglinear model metodları anlatılmıştır. Ardından longitudinal veri setleri hakkında bilgi verilmiş ve bu veri setlerinin bir türü olan çapraz deneylere değinilmiştir. Bu veriler için etkinliğin arttırılması amacıyla kullanılan bir metod olan“Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri”anlatılmıştır. Genelleştirilmiş tahmin denklemleri metodunun maksimum benzerlik metodu ve ağırlıklı en küçük kareler metodu ile karşılaştırılmasına kısaca yer verilmiştir. Son olarak bu metod bir grup romatizma hastasından alınan veriler üzerinde uygulanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis statistical processes which are used in the case of having a covariate in categorical data analysis are examined. First of all analysis of covariance for continiuous data sets is briefly given, then randomized model methods, weighted least squares metod, unweighted least squares method and loglİnear model methods are discussed. Then information about longitudinal data sets is given and a kind of longitudinal data sets, crossover designs are mentioned.“Generalized Estimating Equations”method which is used to increase efficiency for this kind of data sets is discussed. The comparisons of Generalized Estimating Equations method with maximum likelihood method and weighted least squares method are briefly given. Finally this method is applied on a group of osteoarthritis patients data and the results are interpreted.

Benzer Tezler

  1. Kategorik veri analizinde eş değişken bulunması durumunda genelleştirilmiş tahmin denklemleri yaklaşımı ve bir uygulama

    Generalized estimating equations approach in the case of existence a covariate in categorical data analysis and an application

    BERNA YAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. EMBİYA AĞAOĞLU

  2. Trust in family context: The case of Turkey

    Aile bağlamında güven: Türkiye örneği

    MUHAMMED ALPEREN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZGİN POLAT

  3. Machine learning in solar energy utilization

    Solar enerji kullanımında makine öğrenmesi

    BURCU ORAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM

  4. Klasik veri zarflama analizi ile kategorik veri zarflama analizi modellerinin enerji verimliliği üzerinde karşılaştırmalı incelenmesi

    Classic data envelopment analysis with categorical data envelopment analysis models a comparative examination of energy productivity

    VOLKAN TAŞKÖPRÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT

  5. Ensemble and deep learning on astronomical data with different modalities

    Astronomik veride farklı kiplerle topluluk öğrenmesi ve derin öğrenme

    FATMA KUZEY EDEŞ HUYAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE