Tespit edilemeyen verilerin analizinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of methods used in nondetects data analysis
- Tez No: 483825
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜVEN ÖZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Çalışmalarda kullanılan alet, cihaz ya da araçlar bazı durumlarda belirli bir eşik değerin altındaki sonuçları ölçemez. Bu tür verilere tespit edilemeyen veriler denir. Yapılan çalışmalarda istatistiksel analizler için veri setlerinin eksiksiz olması büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle tespit edilemeyen verilerin tahmininde kullanılan bazı yöntemlerden bazıları yerine değer atama, sıralı istatistiklerin regresyonu, çoklu değer atama, Tobit regresyon ve tespit edilemeyen veri regresyonudur. Bu yöntemlerin karşılaştırılmasında farklı tespit edilemeyen veri oranı ve örneklem büyüklüklerine göre simülasyon senaryoları oluşturulmuştur. Simülasyon sonucunda. farklı R2 değerlerine sahip her bir yöntem için örneklem büyükleri değiştikçe yöntemlerin hata kareler ortalaması köklerinin değişmediği görülmüştür. Karşılaştırdığımız yöntemler farklı R2 değerlerinde incelendiğinde; R2'nin 0,90 ve 0,70 olduğu durumlarda çoklu değer atama, alt sınır atanması ve Tobit regresyon yöntemlerinde hata kareler ortalaması köklerinin sırasıyla diğer yöntemlere göre daha düşük olduğu görülmüştür. Düşük açıklayıcılık katsayısı ve tespit edilemeyen veri oranı için testpi edilemeyen veri regresyonu alternatif bir yöntemdir.
Özet (Çeviri)
Some machine, devices or tools used in some studies can not measure values below a certain threshold. Such observations are called non-detects data. It is of paramount importance that the data sets are complete for statistical analysis in the studies carried out. For this reason, some methods used for predicting non-detected data are; substitution of values, regression of on order statistics (ROS), multiple imputation, Tobit regression and non-detects data regression. For comparison of these methods, simulation scenarios were established according to the different percentage of non-detects data, sample sizes and coefficient of determination. According to simulation results, the root mean square error of methods did not change as the sample sizes changed for different levels of coefficient of determination. The methods Tobit regression, multiple imputation and substituted with detection limit have lower root mean square error than others while coefficient of determination were 0,90 and 0,70. For coefficient of determination and nondetects data proportion, nondetect data regreesion is an alternative method.
Benzer Tezler
- Experimental determination and theoretical prediction of the acoustic properties of the jute and luffa bio-fiber materials
Jute ve luffa bio-fiber malzemelerinin akustik özelliklerinin deneysel olarak tespiti ve teorik tahmini
AHMET CİHAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
DOÇ. DR. HASAN KÖRÜK
- Veri madenciliğinde kümeleme analizi yöntemi uygulaması
A Cluster analysis application on data mining
TURGAY TUGAY BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ ÇAMURCU
- Kolorektal kanser nedeniyle opere olan hastalarda pelvik radyoterapinin kemik yoğunluğuna etkisi
Effect of radi̇otherapy on bone mi̇neral densi̇ty i̇n pati̇ents operated for colorectal carci̇noma
FATMA KURBAN DEMİRCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
OnkolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
UZMAN GÖKHAN YAPRAK
- Visualization based analysis of gene networks using high dimensional model representation
Yüksek boyutlu model gösterilim kullanılarak gen ağlarının görselleştirme tabanlı analizi
PINAR GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER