Application of copulas in graphical models for inference of biological systems
Biyolojik ağların tahminindeki grafiksel modellemelerde kopulaların kullanımı
- Tez No: 442218
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Doğal ortamda, genler birbiri ile karmaşık bir ağ oluşturarak etkileşime girmektedir ve gen grupları arasındaki ilişki, gen ağları gibi farklı fonksiyonlar aracılığıyla gösterilebilir. Son zamanlarda, gen anlatım verilerinden matematiksel modelleme yaparak genler arasındaki bağlantıyı ortaya çıkarmak, artan bir ilgiye sahip olmaya başladı. Gaussian Grafiksel Modelleme (GGM), bahsedilen türdeki biyokimyasal sistemlerin modellenmesinde oldukça popüler olan, parametrik yaklaşımlardan biridir. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen olasılık modelinin performansı, sistemlerin boyutlarındaki değişimden, verilerin dağılımlarındaki değişime kadar, çeşitli ölçütler kullanılarak değerlendirilecektir. Bu amaçla, yüksek boyutlu veri, kopula fonksiyonları ve simülasyon yöntemi kullanılarak oluşturulacaktır. Oluşturulan bu veri; duyarlılık, özgüllük, F-ölçü ve diğer çeşitli doğruluk ölçülerini karşılaştırmak için Gaussian Grafiksel Modele uygulanacaktır. Ayrıca gerçek veri kümelerinde de performans değerlendirilecektir. Bu denli kapsamlı analizlerin, bu yaygın modelin sınırlamalarının değerlendirilebilmesinde ve dezavantajlarını aşabilen alternatif yaklaşımlar geliştirilebilmesinde yardımcı olmasını düşünmekteyiz.
Özet (Çeviri)
Naturally, genes interact with each other by forming a complicated network and the relationship between groups of genes can be showed by different functions as gene networks. Recently, there has been a growing concern in uncovering these complex structures from gene expression data by modeling them mathematically. The Gaussian graphical model (GGM) is one of the very popular parametric approaches for modelling the underlying types of biochemical systems. In this study, we evaluate the performance of this probabilistic model via different criteria from the change in dimension of the systems to the change in the distribution of the data. Hereby, we generate high dimensional simulated data via copulas and apply them in GGM to compare sensitivity, specificity, F-measure and various other accuracy measures. We also assess its performance under real datasets. We consider that such comprehensive analyses can be helpful for assessing the limitation of this common model and for developing alternative approaches to overcome its disadvantages.
Benzer Tezler
- Uç değerler yöntemi ile ani su baskınlarının istatiksel modellenmesi
Statistical modelling of sudden floods by extreme values method
HALİL İBRAHİM ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA NADAR
- Cezalı tahmincilere dayalı granger nedensellik analizi ve uygulamaları
Granger causality analysis and applications based on penalized estimators
ABDULLAH GÖV
- Çok değişkenli bağımlı risklerin modellenmesi ve optimal aktueryal kararlar
Modeling of multivariate dependent risks and optimal actuarial decisions
EMEL KIZILOK
Doktora
Türkçe
2010
Aktüerya BilimleriAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU
- Kopulalar teorisinin finansta uygulamaları
Applications of theory of copulas in finance
GÖKNUR YAPAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İstatistikEge Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMET BEKÇİ
- Yeni arşimedyan kapula aileleri ve finans alanında bir uygulama
New archimedean copulas family and their applications in finance
VADOUD NAJJARI