Novel model selection criteria on high dimensional biological networks
Yüksek boyutlu biyolojik ağlarda model seçme kriterleri
- Tez No: 555474
- Danışmanlar: PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Gaussian grafiksel modeli seyrek biyolojik ağlarda genler arasındaki yönsüz ilişkileri gösterirken kullanılan, kullanışlı bir parametrik metotdur. Yüksek boyutlu biyolojik ağların tahmininde, $l_{1}$-cezalandırmalı tahmin metodu olan grafiksel lasso kullanılmaktadır. Grafiksel lasso metodu değişken seçme prosedürü uygular ve ağdaki seyrekliği belirlemek için düzenlileştirme parametresi kullanılmaktadır. Bu sebeple, bir biyolojik ağda bulunan doğru ilişkileri belirlemek için düzenlileştirme parametresi seçimi büyük önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, biz doğru grafiği elde etmek için cezalandırmalı olabilirlik yaklaşımı ile birlikte bilgi kuramsal metotlar olan CAIC, CAICF ve ICOMP kullanmayı önermekteyiz. Ayrıca, çok yönlü uyarlanabilir regresyon çizgileri modeli, verideki doğrusal olmama ve ağların yüksek boyutundan kaynaklanan kolinerlik problemlerini çözmede başarılı olan parametrik olmayan bir modelleme tekniği olarak sunulabilir. Döngü tabanlı çok değişkenli uyarlanabilir regresyon splineları orjinal olarak genelleştirilmiş çapraz geçerlilik ölçütünü model seçme tekniği olarak kullanırken, biz bu çalışmada model seçme prosedürüne müdahale ederek bizim önerdiğimiz ölçüm kriterlerini kullanıp, doğru ağ yapısını bulmayı amaçlamaktayız.
Özet (Çeviri)
Gaussian graphical model (GGM) is an useful tool to describe the undirected associations among the genes in the sparse biological network. To infer such high dimensional biological networks, the $l_{1}$-penalized maximum-likelihood estimation method is used. This approach performs a variable selection procedure by using a regularization parameter which controls the sparsity in the network. Thus, a selection of the regularization parameter becomes crucial to define the true interactions in the biological networks. In this sense, we suggest to combine some information-theoretic measures such as CAIC, CAICF and ICOMP with a penalized likelihood approach in order to yield the true graph. Also, loop-based multivariate adaptive regression splines (LMARS) can be presented as a nonparametric modelling technique which is good at dealing with the problem of nonlinearity and collinearity in the data which the problems arise from high-dimensional networks. In this study, we interfere the model selection procedure of LMARS by applying our measures to find the correct structure, while it has been originally introduced with generalized cross validation as a model selection technique.
Benzer Tezler
- Manuel şanzıman vites çatalının yapısal analizi ve biyomimetik yaklaşım ile topoloji optimizasyonu
Structural analysis and topology optimization of manual transmission shift fork using a biomimetic approach
BİLAL AKYÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN ÖZSOY
- Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques
BERNA ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- A novel approach for time series forecast combinations based on multi-criteria decision making (MCDM) methods
Zaman serisi tahmin kombinasyonları için çok kriterli karar verme yöntemlerine dayalı yeni bir yaklaşım
TUĞBA YASEMİN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI
- A novel comprehensive decision-making approach for project type selection in the shipbuilding industry
Özgün bir kapsamlı karar verme yaklaşımıyla gemi inşa sektöründe proje tipi seçimi
UMUT ATALMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
DenizcilikGalatasaray ÜniversitesiLojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY GÜRBÜZ
- Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım
A GA based approach to location selection and dimensioning of automated parking facilities
TOLGA KARASAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU