Değişen katsayılı regresyon modeli ile gebelerin ortalama arteriyel kan basıncına etki eden risk faktörlerinin belirlenmesi
Determination of the risk factors affecting the mean arterial blood pressure of pregnants via varying coefficient regression model
- Tez No: 527875
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA TÜRKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan regresyon modelleri, Değişen katsayılı model, Cezalandırılmış eğrisel çizgi, Düzleştirilmiş eğrisel çizgi, Yerel polinom tahmin, Nonparametric regression models, Varying Coefficient Model, Penalized splines, Smoothing splines, Local polinomial estimation
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Değişen katsayılı modeller (DKM) parametrik olmayan regresyon modelleri arasında çok boyutlu verilerin özelliklerini ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu modeller,“indeks değişken”olarak adlandırılan değişken üzerinden katsayıların değişimine izin verdiğinden boyutluluk lanetinden (curse of dimensionality) kaçınılmış olur. Çok boyutluluk, parametrik olmayan modeller ile etkili bir tahmin yapılmasını engellemektedir. Değişen katsayı modellerinde, katsayıların indeks değişkenin her bir tabakasında değişerek düzleştirme yapılır. Buradan indeks değişkeni ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal olmayan ilişkilerin olduğu anlaşılmaktadır. DKM, toplamsal modellere alternatif modellerdir. Zaman, sıcaklık, coğrafi konumlar vb. gibi bazı değişkenler üzerinden model katsayılarının değişimine izin verdiği için geniş uygulama alanına sahiptir. Bu tez çalışmasında, ilk olarak parametrik olmayan regresyon modelleri ve tahmin yöntemleri hakkında bilgi verilmiş, daha sonra değişen katsayılı regresyon modeli tanıtılmış ve tahmin yöntemleri incelenmiştir. Değişen katsayılı regresyon modeli, 2018 yılında Nisan-Temmuz aylarında muayeneye gelen 450 gebeye ilişkin elde edilen verilere uygulanmıştır. Bu veriler, hasta takip formları aracılığıyla elde edilmiştir. Gebelerin ortalama arteriyel kan basıncı (MAP) değişkeni bağımlı değişken; gestasyonel yaş (gebelik haftası) indeks değişken; daha önceki gebelik öyküsü, aile hipertansiyon öyküsü, vücut kitle indeksi (VKI), yaş, diyabet hastalığı öyküsü, kötü obstetrik öyküsü, hematokrit (HCT) ve kandaki trombosit sayısı (BPC) ise bağımsız değişkenler olarak alınmıştır. MAP ile diğer bağımsız değişkenler arasındaki ilişki, gebelik haftası indeks değişkeni üzerinden değişen katsayılı model ile analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Varying Coefficient Models are used to reveal properties of multidimensional data among nonparametric regression models. Since these models allow the coefficients to change over the variable called the“index variable”, the curse of dimensionality is avoided. Multidimensionality prevents nonparametric models from making an effective prediction. In varying coefficient model, it can be considered that the coefficients are changed in each layer of the index variable and smoothing is done by this way. From this, it is understood that there are nonlinear relationships between index variable(s) and independent variables. Varying Coefficient Model is an alternative to additive models. As it permits the vary of model coefficients over some of the variables, such as time, temperature, geographical locations, etc. it has a large application area. In this thesis study, firstly, the nonparametric regression models and estimation methods were given, then the variable coefficient regression model was introduced and the estimation methods examined. The varying coefficient regression model was applied to the data related to 450 pregnants coming the medical examination in 2018 during the April-July. The data were obtained through patient follow-up forms. Mean arterial blood pressure (MAP) variable was considered as dependent variable and gestational age considered as index variable, the number of previous pregnancies, family history of hypertension, body mass index (BMI), age, diabetes mellitus, bad obstetric history, hematocrit (HCT) and blood platelet count (BPC) were taken as independent variables. The relationship between MAP and other independent variables was analyzed via varying coefficient model as gestational age taking index variable.
Benzer Tezler
- Rüzgar enerji santralları üretim ve işletme değişkenlerinin çoklu-yarıvariogram yöntemi ile alansal tahmini
Spatial forecast of production and operation parameters from wind power plants using multi-semivariogram method
MURAT DURAK
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- Deneysel fare modelinde subkutan endometriotik implantlar üzerinde metformin ve genireliksin etkisi
The effect of metformin and genirelix on subcutaneous endometriotic implants in an experimental mouse model
GAMZE ÜNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Kadın Hastalıkları ve DoğumCumhuriyet ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÇETİN
- The influence of international capital flows in asset pricing and domestic stock returns
Uluslararası sermaye akımlarının varlık fiyatlaması ve pay senedi getirileri üzerindeki etkisi
BOUBEKEUR BABA
- Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems
Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları
KEMAL UÇAK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Meyvelerin dondurarak kurutulması
Freeze drying of fruits
NESRİN ÖZENİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Kimya MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SADIKOĞLU