Lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım
Parameter estimation and inference in linear mixed models
- Tez No: 465354
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 190
Özet
En yaygın kullanılan istatistiksel model doğrusal (lineer) regresyon modeli olmasına rağmen bazen sabit etkilere ilave olarak rastgele etkileri de içeren modellere uyan veri yapıları ile de karşılaşmak mümkündür. Bu durumda, lineer karma modeller ortaya çıkmaktadır. Lineer karma modeller, iç-içe geçmiş verilerin ve uzun süreli (tekrarlı ölçümlü) verilerin de dahil olduğu çok çeşitli verilerin analizinde kullanılan önemli bir araçtır. Bu çalışmada ilk olarak, lineer karma modeller, lineer karma modellerin varsayımları, lineer karma modellerde parametre tahminleri, tekrarlı ölçüm verileri için model yapılandırma süreci, literatürde var olan varyans-kovaryans modelleri ve bu varyans-kovaryans modelleri arasından uygun olan modelin seçim kriterleri incelenmiştir. Daha sonra, çoklu iç ilişki olması durumunda lineer karma model literatüründe var olan ridge tahmin ve ön tahmin edicilere alternatif olarak mixed, stokastik kısıtlı ridge, Liu, temel bileşenler regresyon ve r-k sınıf tahmin ve ön tahmin edicileri önerilmiştir ve matris değerli hata kareler ortalaması kriteri kullanılarak tahmin ve ön tahmin edicilerin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma, R ve Matlab R2014a programlarının kullanılmasıyla yapılan uygulamalarla desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Although the most widely-used statistical model is the linear regression model, it is sometimes possible to encounter with the data structures that accord with the models that include both fixed and random effects. In this case, linear mixed models are arised. Linear mixed models are an important tool for the analysis of a broad variety of data including clustered data and longitudinal (repeated measures) data. In this study firstly, linear mixed models, assumptions of linear mixed models, parameter estimations in linear mixed models, model building process for repeated measures data, variance-covariance models in literature and selection criteria of appropriate model among these variance-covariance models have been examined. Later, the mixed, stochastic restricted ridge, Liu, principal components regression and r-k class estimators and predictors have been proposed alternative to the ridge estimator and predictor in linear mixed model literature when there is multicollinearity and performances of estimators and predictors have been compared by using the matrix mean square error criterion. The study is supported with applications done using R and Matlab R2014a programs.
Benzer Tezler
- Genelleştirilmiş lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım
Parameter estimation and inference in generalized linear mixed models
ŞİDA SEÇKİN KURT
- Tekrarlı ölçüm verilerinde çok değişkenli çözümleme yöntemler kullanılarak en iyi modelin kestirimi
Prediction of the best model for repeated measurements data using multivariate analysis techniques
ANIL AKTAŞ SAMUR
Doktora
Türkçe
2013
BiyoistatistikAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SAKA
- A method for correcting parameters of rheological models facilitating couette type viscometers
Couette tipi viskometrelerden elde edilen reolojik model parametrelerini düzeltmek için bir yöntem
MAJED SABBAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Three dimensional simulation of fluid structure interactions for red blood cells
Kırmızı kan hücreleri için üç boyutlu akışkan yapı etkileşimi simülasyonu
AYŞE ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAHİN
- A novel approach for the incipience of sediment entrainment in a wide range of flow conditions via experimentally driven geno-fuzzy inference system model
Deneysel veri tabanlı geliştirilen özgün genetik-fuzzy yöntemi ile akım şartlarının geniş aralığında sediment hareketinin başlangıcının araştırılması
HUSSEIN BIZIMANA
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK