Geri Dön

Yaşam çözümlemesinde yarı parametrik regresyon yöntemleri ve uygulaması

Semiparametric regression methods in survival analysis and its application

  1. Tez No: 367431
  2. Yazar: ÖZLEM ARIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DURSUN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu tezde, tanımlanan bir olayın belirli bir başlangıç noktasından meydana gelmesine kadar geçen sürelerden oluşan verilerin analizinde kullanılan yaşam çözümlemesi ve çözümlemede yarı parametrik regresyon modelinin tahmini için Cox oransal hazard regresyon modeli ve yarı parametrik regresyon modeli altında iki farklı yaklaşım incelenmiştir. Yarı parametrik regresyon modelinin tahmin edilmesinde, ridge tipi cezalı en küçük kareler ve ridge tipi Speckman yaklaşımı ele alınmış ve yarı parametrik regresyon modelinde çoklu bağlantı sorunu incelenmiştir. SPSS, R ve MATLAB programları yardımıyla söz konusu bu yarı parametrik regresyon yöntemlerinin bir uygulama çalışması yapılmış ve modelin hem parametrik hem de parametrik olmayan bileşeni hakkında çıkarsamalar yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, survival analysis is used to analyze the data consist of the duration of time until a specified event occurs and two different approaches called cox proportional hazard regression model and semiparametric regression model are examined in order to estimate semiparametric regression model. In order to estimate semiparametric regression model parameters, ridge type penalized least squares method and ridge type Speckman approach are considered and also multicollinearity problem was investigated in the semi parametric regression model. In order to show the usage of those semiparametric regression methods, an application study is performed using the programs SPSS, R and MATLAB and the inferences are made for both the parametric and the nonparametric components of the model.

Benzer Tezler

  1. Yaşam çözümlemesinde kümelenmiş başarısızlık süresi

    Clustered failure time data in survival analysis

    SÜMEYYE KUTAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURDU KARASOY

  2. Yaşam verilerinin çözümlenmesinde uygun regresyon modeli seçme yöntemleri

    In analysis of survival data appropriate regression models selection methods

    KEMAL OLÇA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DİRİCAN

  3. İşsiz kalma sürelerinin modellenmesi ve Türkiye İşsizlik Sigortası Sistemi'ne uygulanması

    Modelling unemployment durations and application to Turkish Unemployment Insurance System

    ERENGÜL ÖZKÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Aktüerya BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. M. TEKİN SÖZER

  4. Hayat bilgisi dersinde otantik görev temelli öğrenme ortamlarının öğrencilerin derse yönelik tutumlarına ve öğrenme süreçlerine yansıması

    The reflection of the attitudes and learning processess to learning environments with authentic tasks in life science class

    ASLI GÜNDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÜLTEKİN

  5. Güzel sanatlar eğitimi için yaratım ve performans tabanlı alternatif ders modeli önerisi sanat eğitiminde öz rehberlik

    Creativity and performance-based alternative course model proposal for fine arts education self guidance

    ŞÜKRİYE TUĞÇE RENDA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ÇAKIR İLHAN

    PROF. DR. SİNAN CANAN