Geri Dön

Kümeleme çözümlemesi ve yeni doğan sarılıklı olguların gruplandırılması üzerine bir uygulama

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 40392
  2. Yazar: İLKER ERCAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İSMET KAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Tıbbi Biyoloji, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

ÖZET Çalışma, yeni doğan sarılıklı olguların yapısının incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla önce, olguların yapısının incelenmesinde kullanılacak, çok değişkenli istatistiksel bir yöntem olan kümeleme çözümlemesi ve çözümlemedeki farklı yaklaşımlar hakkında teorik bilgiler verildi; sonra da yeni doğan sanlıklı olguların oluşturduğu kütlenin yapısı, elde edilen örneklem üzerinde çalışılarak, incelendi. Çalışma sırasında yeni doğan sanlıklı olguların sınıflandırılmasıyla ilgili bir bilgiye rastlanmadığı için, konunun uzmanının görüşleri ve istatistiksel uygunluk doğrultusunda belirlenen nitelikler gözönünde bulundurularak olguların kümelenmesi ve kümelenme olması durumunda bunun hangi niteliklerden kaynaklandığı araştırıldı. Çalışmada kullandığımız veri seti, belirlenen nitelikler doğrultusunda Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları A.B.D. kayıtlarından elde edilmiştir. Veri setimiz nicel, nitel ve ikili veri tiplerini kapsamaktadır. Bu nedenle çözümlemede farklı iki uygulama gerçekleşmiştir: önce, farklı veri tiplerini eşzamanlı olarak kullanan birliktelik türü benzerlik ölçüsü olan Gower katsayısıyla benzerlik matrisi oluşturulup tek bağlantı kümeleme tekniği ile; sonra da, nitel ve ikili veri tipleri veri setinden çıkarılarak, oldukça yaygın olarak kullanılan Öklid uzaklık ölçüsüyle benzerlik matrisi oluşturulup tek bağlantı kümeleme tekniği ile ağaç grafiği oluşturuldu ve incelendi. Her iki çözümlemede de elde edilen ağaç grafiği incelendiğinde, birimlerin çoğunluğunu kapsayan kümelenmeler görülmemiştir, buna rağmen, bazı benzerlik düzeylerindeki kümelenmeler dikkat çekici bulunmuştur. Belirlenen kümeler üzerinde çalışılarak, kümelerin oluşmasında etkili olan nitelikler belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler : Kümeleme Çözümlemesi, Yeni Doğan Sarılıklı Olgular

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Kriptoparalarda kümeleme analizi uygulamaları

    Cluster analysis applications of cryptocurrencies

    EZGİ DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT

  2. Computational design of reciprocal frame structures: Incorporating force variables into design process

    Kuvvet değişkenlerinin tasarım sürecine katılması ile karşılıklı çerçeve strüktürlerinin hesaplamalı tasarımı

    HANIM GÜLSÜM KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL YAZICI

  3. Kümeleme ve çoklu karesel ayırma çözümleme teknikleri ve uzaktan algılanmış uydu verisi yardımıyla Eskişehir/Kırka çevresinde bor madeni araştırması

    Researching boron mine around Eskişehir/Kırka by means of clustering and multiple quadratic discriminant analyses and remote sensed satallite data

    EMRE MOLA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEYSEL YILMAZ

  4. Natural scene image text detection and recognition using a novel global curvature feature

    Yenı küresel eğri özellikleri kullanarak doğal sahne görüntü metni algılama ve tanıma

    BELAYNESH CHEKOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUMAN ÇELEBİ

  5. Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm

    Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması

    ONUR YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK