Geri Dön

Zı̇ncı̇rleme denklemlerle çoklu atama: Bı̇r sı̇mülasyon çalışması

Multiple imputation by chained equations: A simulation study

  1. Tez No: 641293
  2. Yazar: MEHMET BOTAN AĞIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İ. ESEN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Araştırmacılar ve uygulamacılar, veri analizi yaparlarken sıklıkla kayıp veri sorunuyla karşı karşıya kalmaktadır. Sorunun çözümünde ad hoc yöntemlerin kullanılması, genellikle yanıltıcı sonuçlar üretilmesine neden olmaktadır. Alternatif olarak Zincirleme Denklemlerle Çok Değişkenli Atama (Multivariate Imputation by Chained Equations -- MICE), eksik veri analizinde kullanılabilecek modern ve etkin bir çoklu atama yöntemidir. Bu tez çalışmasında MICE ve ad hoc yöntemlerin, kayıp veri işleme başarılarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Yapılan simülasyon çalışmasında, bu amaçla üretilen çok değişkenli, sentetik veri üzerinde, Rastgele Kayıp (RK) düzende, farklı oranlarda veri eksiltme işlemleri uygulanmış, elde edilen veriler MICE ve ad hoc yöntemlerce işlenerek doğrusal regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Regresyon model çıktıları; yanlılık yüzdesi, kapsama oranı ve ortalama genişlik ölçümleri ile değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, değişkenler arası ilişkinin zayıf olduğu durumda bile MICE'ın RK düzende yansız ve geçerli sonuçlar ürettiği ve ad hoc yöntemlerin çoğu durumda başarısız olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

When researchers and practitioners do data analysis, they frequently encounter missing data problem. Performing ad hoc methods to solve that problem, mostly produce misleading results. As an alternative Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) is a state of the art method which multiple imputation, that could be used for incomplete data analysis. The objective of this study was to evaluate the performance of MICE and ad hoc methods to handling missing data. In the simulation study, on the multivariate synthetic data which was generated for this purpose, data amputation operations were applied on Missing at Random (MAR) mechanism at different proportions, the obtained data was handling by MICE and ad hoc methods then lineer regression analysis was performed. Regression model outputs were evaluated by percent of bias, coverage rate and average width measurements. As a result, it has been confirmed ad hoc methods fails in most of cases, nevertheless MICE produced unbiased and valid results on MAR data even when there was a weak relationship between variables.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi kullanılarak pulmoner tromboemboli riski olan hastaların belirlenmesi

    Determination of patients with pulmonary thromboembolism risk using machine learning

    SENEM KOCA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AFŞİN EMRE KAYIPMAZ

  2. Yüksek boyutlu verilerde eksik veri değer atama yöntemlerinin sınıflandırma performansına etkisinin simülasyonla karşılaştırılması

    Comparison the effects of missing data imputation methods on classification performance in high dimensional data through simulation

    BUĞRA VAROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İMRAN KURT ÖMÜRLÜ

  3. Protecting cost of claims from exchange rate shocks in insurance sector

    Sigorta sektöründe kasko hasar maliyetinin döviz kur şoklarından korunması

    İSMAİL TELCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Sigortacılıkİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GENCO FAS

  4. Zincirleme polimeraz reaksiyonu için mikro sıcaklık döngüleyici tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of micro temperature cycler for polymerase chain reaction

    GAMZE TİLBE İNCE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiBaşkent Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERDEM HABERAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YÜKSEKKAYA

  5. Markov chains as an interest rate model

    Faiz modeli olarak Markov zincirleri

    UĞUR TORUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY BODUROĞLU