Geri Dön

Application of copulas in graphical models for inference of biological systems

Biyolojik ağların tahminindeki grafiksel modellemelerde kopulaların kullanımı

  1. Tez No: 442218
  2. Yazar: DAMLA DOKUZOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Uç değerler yöntemi ile ani su baskınlarının istatiksel modellenmesi

    Statistical modelling of sudden floods by extreme values method

    HALİL İBRAHİM ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA NADAR

  2. Cezalı tahmincilere dayalı granger nedensellik analizi ve uygulamaları

    Granger causality analysis and applications based on penalized estimators

    ABDULLAH GÖV

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ekonometriİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VELİ YILANCI

  3. Çok değişkenli bağımlı risklerin modellenmesi ve optimal aktueryal kararlar

    Modeling of multivariate dependent risks and optimal actuarial decisions

    EMEL KIZILOK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Aktüerya BilimleriAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU

  4. Kopulalar teorisinin finansta uygulamaları

    Applications of theory of copulas in finance

    GÖKNUR YAPAKÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMET BEKÇİ

  5. Yeni arşimedyan kapula aileleri ve finans alanında bir uygulama

    New archimedean copulas family and their applications in finance

    VADOUD NAJJARI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN BAL