Cezalı Regresyon yöntemleri ve uygulaması
Penalized regression methods and its application
- Tez No: 623023
- Danışmanlar: PROF. DR. SIDDIK KESKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, cezalı regresyon yöntemleri ve yöntemlerin kullanılabilirliği hakkında genel bilgiler verilmiş ve bir uygulama yapılmıştır. Çoklu regresyon analizde, en küçük kareler yöntemi ve çoklu bağlantı problemine yer verilmiştir. Ayrıca, çoklu bağlantının belirlenmesi, neden olduğu sonuçlar ve çözüm yöntemleri anlatılmıştır. Uygulamada 146 bebeğe ait veriler kullanılmıştır. Bağımlı değişken olarak bebeklerde doğum ağırlığı alınmış ve buna etkili olabileceği düşünülen toplam 7 adet sürekli değişkenle modeller oluşturulmuştur. Modelin regresyon katsayıları; EKK, Ridge, Lasso ve Elastik net yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu yöntemler, etkinlik ve yanlılık bakımından değerlendirilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır. Sonuç olarak, koşulların sağlanmadığı durumda, daha doğru tahminler yapılabilmesi ve hata kareler ortalamasının azaltılması bakımından, cezalı regresyon yöntemlerinin, EKK yöntemine göre tercih edilebileceği vurgulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, general information about penalized regression methods and possibilities of usability to these methods were presented and an application was performed. In the multiple regression analysis, the least squares method and the multicollinearity problem were considered. In addition, the determination of multicollinearity and its results as well as solution methods were explained. In the application, data of 146 babies were used. As a dependent variable, birth weight was taken for the infants and a total of 7 models with continuous variables were deemed to be effective. Regression coefficients of model; ESK, Ridge, Lasso and Elastic net methods. These methods were evaluated for efficacy and bias and the results were interpreted. As a result, it has been emphasized that the penalty regression methods can be prefered according to the EKK method in order to make more accurate predictions and to reduce the average of error squares when the conditions are not met.
Benzer Tezler
- Yaşam çözümlemesinde yarı parametrik regresyon yöntemleri ve uygulaması
Semiparametric regression methods in survival analysis and its application
ÖZLEM ARIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DURSUN AYDIN
- Yüksek boyutlu sağkalım verilerinin denetimli temel bileşenler, cezalı cox regresyon ve aşırı öğrenme makineleri yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of high dimensional survival data with supervised principal components, penalized cox regression and extreme learning machines methods
FULDEN CANTAŞ TÜRKİŞ
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMRAN KURT ÖMÜRLÜ
- Cezalı regresyon yöntemlerinin model tahmini ve değişken seçimindeki etkisinin karşılaştırılması
Comparison the effect of shrinkage regression methods on modelestimation and variable selection
ALİ TÜRKER ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM DERİCİ YILDIRIM
- New robust penalized estimators for linear and logistic regression
Lineer ve lojistik regresyon için yeni robust cezalı tahmin ediciler
FATMA SEVİNÇ KURNAZ
Doktora
İngilizce
2017
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN
PROF. DR. PETER FILZMOSER
- Majör yanıklı kritik hastalarda kan ürünleri transfüzyonunun hasta sonuçlarına etkisinin ridge lojistik regresyon modeli ile değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of blood products transfusion on patient outcomes in critical patients with major burns by ridge logistic regression model
EZGİ HATİP ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DİRİCAN
PROF. DR. KEMAL TOLGA SARAÇOĞLU