Bulanık yaşam analizi ve uygulaması
Fuzzy survival analysis and its application
- Tez No: 434170
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Moleküler Tıp, İstatistik, Biostatistics, Molecular Medicine, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Yaşam analizi genellikle, ilgilenilen herhangi bir olayın ortaya çıkmasına kadar geçen sürenin analiz edilmesi için kullanılan istatistiksel yöntemler kümesi olarak tanımlanır. Burada olay, ölüm, bir hastalığın ortaya çıkması, evlilik, boşanma vs. olabilir. T zaman aralığında n sayıda denemede elde edilen yaşam sürelerinin dağılımlarının incelenmesi, yaşam süresini etkileyen faktörlere ilişkin modellerin kurulması, bu modellere ilişkin parametrelerin tahmin edilmesi, iyileşme sürelerinin tahmini, yaşam eğrilerinin oluşturulması vs gibi işlemler yaşam analizleri arasında yer almaktadır. Yaşam analizi verileri genellikle yaşam zamanı hakkındaki bilginin eksik olduğu sansürlü verilerden oluşur. Örnek olarak, araştırılan olayın“ölüm”olduğu düşünüldüğünde, çalışma süresince (deneklerin izlenmesi sürecinde) ölüm gerçekleşmemişse ya da denek herhangi bir sebepten araştırmadan ayrılmış ise bu tür deneklere ilişkin veriler sansürlü veri olacaktır. Yaşam analizi modelleri için şu ana kadar farklı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Ancak yaşam analizi verisinin sansürlü olması ve dolayısıyla yaşam süresi verisinin dağılımı hakkında tam bilginin olmaması nedeniyle, yaşam süresini modellemek için çoğunlukla parametrik olmayan yaklaşımlar tercih edilmektedir. En iyi bilinen parametrik olmayan yaklaşım Kaplan Meier (KM) yöntemidir. Bu yöntem yaşam olasılıkların zamanın bir fonksiyonu olarak tahmin edilmesine ve grafiğinin çizilmesine dayanır. Ancak örneklem büyüklüğü küçük ve sansürlü veri oranı yüksek olduğunda KM tahmin edicisinden elde edilen tahminler yanlı ve tahminlerin varyansı gerçek varyanslardan oldukça küçük olabilmektedir. KM tahmin edicisinin bu eksikliğini gidermek amacıyla, bulanık kümelere dayanan Kaplan Meier (BKM) yöntemi önerilmiştir. Burada amaç, istatistiksel yöntemlerin güvenilir olmadığı durumlarda yaşam eğrisi için bir tahmin üretmektedir. Bu tez çalışmasında, literatürde önerilen BKM yöntemlerin çeşitli simülasyon çalışmaları ile etkinliğinin değerlendirilmesi ve KM ve BKM yöntemlerinin gerçek bir uygulama üzerinde karşılaştırılması amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Survival analysis is generally defined as set of statistical methods used in analyzing time until the interested event occurs. The event in here can be death, occurrence of an illness, marriage, divorce etc. Analyses such as examining distributions of survival times obtained from n number of trials at T time interval, establishing the models relating to factors which effect to survival times, estimating the parameters of these models, predicting the recuperation times, constructing survival curves etc. constitutes the subject of survival analysis. Survival data generally consists of censored data points that information about survival time is incomplete. For example, when considering that event examined is death, if death has not occurred during the study (during the experimental subject monitoring) or if experimental object has left the study because of any reason, data relating to these experimental subjects will be censored. So far, various approaches have been developed for models of survival analysis. However, in order to model survival data, non-parametric approaches are generally used since survival data are censored and thus information about the distribution of survival data is not complete. The most known nonparametric approach is Kaplan Meier (KM) method. This method is based on estimating survival probabilities as the function of time, drawing graph of survival probabilities. However, the estimates obtained from KM estimator may be bias and the variance of estimates may be considerably smaller than actual variances when sample size is small or sample is highly censored. In order to overcome the disadvantage of KM estimator, KM method based on fuzzy sets (FKM) has been proposed. The objective in here is to produce an estimate for survival curve when no reliable statistical methods are available. In this thesis, it is aimed evaluating the efficiency of FKM methods proposed in literature via various simulation studies and comparing KM with FKM methods on real time example.
Benzer Tezler
- Sezgisel bulanık sayılara dayalı Weibull dağılımı kullanılarak yaşam fonksiyonunun tahmini ve uygulaması
Estimation and application of survival function by using Weibull distribution based on intuitionistic fuzzy numbers
GÜLAY YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL ERGİNEL
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Sinirsel bulanık mantık modeliyle kanser risk analizi
Cancer risk analysis with using neuro-fuzzy logic model
ATINÇ YILMAZ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK
YRD. DOÇ. DR. SEÇKİN ARI
- Aralık değerli küresel bulanık AHP & TOPSIS metodolojisi ile acil durum hastanesi seçimi
Selection of emergency hospital using interval valued spherical fuzzy AHP & TOPSIS methodology
BEYZANUR MÜRTEZAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Güneş radyasyon tahmini için bulanık zaman serisi yöntemleri ve fotovoltaik sulama sistemi optimizasyonunda uygulanması
Forecasting solar radiation with fuzzy time series and optimization application in photovoltaic irrigation system
CEYDA OLCAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV