Eşleme yönteminin farklı algoritmalarının gerçek örnek üzerinden değerlendirilip irdelenmesi
Assessing and examining different algorithms of matching methods on actual data
- Tez No: 508094
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ŞÜKRÜ ŞENOCAK, DOÇ. DR. ERAY YURTSEVEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Tunç Y. Eşleme Yönteminin Farklı Algoritmalarının Gerçek Örnek Üzerinden Değerlendirilip İrdelenmesi. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD. Doktora Tezi. İstanbul. 2018. Gözlemsel verileri kullanarak nedensel etkileri tahmin etmede, tedavi ve kontrol gruplarındaki kovaryatların dağılımını dengeleyerek randomize deneyleri olabildiğince taklit etmek arzu edilir. Birçok medikal çalışmada, bir grup vaka- yani araştırılan bir hastalığa sahip kişiler-, bir grup kontrol- yani hastalığa sahip olmayan fakat diğer açılardan karşılaştırılabilir olduğu düşünülen kişiler- ile karşılaştırılır. Diğer açılardan karşılaştırılabilir olmak kavramı içinde nedensel bağa etki edebilecek diğer etkenlerin benzeş olması, bu sayede de nedensel bağın doğru olarak yani diğer“karıştırıcı”etkenlerden arınmış olması kastedilir. Bu tür bir denge genellikle doğal koşullarda sağlanamamaktadır. Eşleme, kontrol ve vakaların, çalışılan konu değişken ile ilişkili olabilecek diğer değişkenler açısından benzer olmasını sağlama sürecidir. Örneğin, birçok epidemiyolojik vaka-kontrol çalışmasında yaş, araştırılan risk faktöründen etkilenme açısından önemli bir öngörücüdür. Buna karşılık yöntembilimsel aşamada zorunlu gözüken bu dengelemeyi sağlamak için çeşitli yaklaşımlar (randomizasyon, minimizasyon vs.) kullanılmaktadır.“Eşleme”de bunların en önemlilerinden birisi olacaktır. Eşleme yöntemleri tasarım aşaması için anahtar araçtır. Sadece bu aşama bittikten sonra, değerlendirme aşaması başlayabilir. Vaka ve kontrol bireylerinin sonuçlarının karşılaştırılması yapılır. Eşleme genelde nedensel etkileri kestirmek için kullanılsa da, bazen nedensel olmayan sorular için- örneğin, ırksal ayrılıkları araştırmak için- de kullanılır. Eşleme yapılabilecek birbirinden farklı yöntemler bulunmaktadır. Bunların içinden uygun gördüklerimiz seçilerek tezimizde kullanılacaktır. Kullanılan yöntemlerin farklı olmasının sonucu olarak çelişik sonuçlar bulma olasılığımız her zaman geçerlidir. Amacımız bu çelişik durumlar karşısında, optimum yöntem önerisi vermektir.
Özet (Çeviri)
Tunc Y. Assessing and Examining Different Algorithms of Matching Methods On Actual Data. Istanbul University, Institute of Health Science, Biostatistics and Medical Informatics Thesis. Istanbul. 2018. Using observational data, estimating causal effects, treatment and control groups are not equal according to thier covariates distribution. It is needed to balance the distribution of these covariates. In mostly all medical study, individuals with a disease are compared to individuals who does not have any disease. Matching methods are getting more popular in many fields such as, epidemiology, medicine and political science. Matching is a method, trying to make covariate distributions almost equal between treatment and control groups. For example, in most studies age is a very important factor that is affected by the risk. There are also ather method that can be used for balance such as randomisation or minimisation. But matching has the importance among these methods most. Matching is the key factor for design step. It is used to estimate mostly treatment effects but sometimes it can be used to estimate non causal effects too like race disperencies. There are many methods for matching. We will be choosing the suitable ones and use in our study. Because of using different methods, we will be having different results as matches. Our aim is to create an optimum method according to these different situations.
Benzer Tezler
- Train set complexity tunning for imbalance learning
Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması
MEHMET ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET ALİ ERGÜN
- Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation
Başlık çevirisi yok
UĞUR SIVAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management
Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi
UWE LUETZEN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR BEJİ
- Aerodynamic topology optimization of a radome using the genetic algorithm
Bir radomun genetik algoritma ile aerodinamik topoloji optimizasyonu
İLHANBERK DAYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
- Long-horizon value gradient methods on Stiefel manifold
Stiefel manifoldu üzerinde uzun ufuklu değer gradyanı yöntemleri
TOLGA OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE