Information theoretic approaches for multivariate analysis and their applications
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 652609
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN DENİZ GENÇAĞA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Nedensellik, bilim ve mühendislikte en zorlu konulardan biridir. Birçok uygulamada, karmaşık sistemler arasındaki neden ve sonuç ilişkileri net değildir. Literatürde, Granger nedenselliği ve Transfer Entropisi gibi birçok bilgi teorik yaklaşımı, rastgele değişkenler arasındaki etkileşimlerin yönünü tahmin etmek için başarıyla uygulanmıştır. Bununla birlikte, bu analizlerin çoğu değişken çiftleri arasındaki ilişkilere odaklanmıştır. Karmaşık sistemlerde, değişkenlerin sayısı büyük sayılara çıkabilir ve her bir çiftin etkileşimlerinin analizi sorunlu olabilir. Bu tezde, etkileşim halindeki birçok değişken arasındaki gizli bilgiyi bulmak için koşullu Transfer Entropisi kullanmayı öneriyoruz. İkili transfer entropisinin yönlü etkileşimleri belirlemede etkili olabileceğini gösteriyoruz, ancak bu ilişkilerin bazıları üçüncü bir değişkenle etkileşimden kaynaklanıyor olabilir. Bilgisayar simülasyonları, bunları sentetik bağlı otoregresif modelde ve ayrıca Ubiquitin protein verilerinde doğrular; burada, belirli değişkenler üzerinde koşullandırma yaparak etkileşimler hakkında daha fazla bilgi elde edebileceğimizi gösteririz.
Özet (Çeviri)
Causality is one of the most challenging topics in science and engineering. In many applications, the cause and effect relationships among complex systems are not clear. In the literature, many information theoretic approaches, such as the Granger causality and Transfer Entropy, have been successfully applied to estimate the direction of interactions among random variables. However, the majority of these analysis have focused on the relationships between pairs of variables. In complex systems, the number of variables can increase to large numbers and analysis of the interactions of each pair can be problematic. In this thesis, we propose using conditional Transfer Entropy in order to seek out the hidden information among many interacting variables. We show that pairwise transfer entropy can be effective in identifying the directional interactions but some of these relationships can be due to the interaction with a third variable. The computer simulations verify these on synthetic coupled autoregressive model and also on Ubiquitin protein data, where we show that by conditioning on certain variables, we can obtain more insight on the interactions.
Benzer Tezler
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama
Data envelopment analysis and an application in the banking sector
İBRAHİM İLERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ
- İstanbul'da eğitim donatımlarının planlanmasına ve uygulanmasına yönelik model araştırması
Model research on planning and application of education infrastructures in Istanbul
SUAT ÇABUK
Doktora
Türkçe
2003
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ÜNAL
- Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama
Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995
BÜLENT MENGÜÇ
- The impact of shared knowledge on service quality (an application of the structural equation modeling - sem)
Paylaşılan bilginin servis kalitesi üzerine etkisi (bir yapısal eşitlik modelleme - yem uygulaması)
ABDULKADİR KIRMIZI
