Farklı ülkelerde COVİD 19 vaka sayılarının tahmininde kullanılan zaman serilerinin karşılaştırılması
Comparison of time series used to estimate COVİD 19 case numbers in different countries
- Tez No: 720408
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Ülkelerdeki aktif COVID-19 vaka oranları ve dolayısıyla salgının ne zaman zirve yapacağını bilmek, hükümetlerin sosyal ve sağlık politikalarını değiştirmesine izin vereceği için pandeminin etkisini önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahiptir. COVID-19 pandemisi, mevcut dünyamızda büyük bozulmalara neden oldu. Bu krizin etkisi ve büyüklüğü, dünya çapında çok fazla korku, belirsizlik ve endişeye neden oldu. Bu nedenle, gelecekte kayıpları önlemek için COVID-19 pandemisini ve toplumumuz üzerindeki etkilerini anlamak kritik öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında; on farklı ülke için (Türkiye, Brezilya, Rusya, Avustralya, İran, Amerika, ABD, Çin, Fransa ve Almanya) COVID-19 vakalarına ilişkin dört farklı veri seti (vakalar - kümülatif vakalar - yeni ölümler - kümülatif ölümler), zaman serisi kullanılarak incelenmiştir. Herbir ülke için dört farklı zaman serisi verileri ayrı ayrı modellenmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca on farklı ülke için dört farklı zaman serisi modelleri, ülke bazlı olarak biribirleriyle de karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Knowing the active COVID-19 case rates in countries and when the epidemic will peak, have the potential to significantly reduce the impact of the pandemic, as it will allow governments to change their social and health policies. The COVID-19 pandemic has caused major disruptions in our current world. The impact and magnitude of this crisis has caused a lot of fear, uncertainty and concern around the world. Therefore, it is critical to understand the COVID-19 pandemic and its effects on our society in order to prevent losses in the future. In this thesis, in ten different countries (Turkey, Brazil, Russia, Australia, Iran, America, China, France and Germany) COVID-19 cases in relation to four different data sets (cases cumulative cases - deaths - cumulative deaths), has been investigated by using the time series. Four different time series data for each country were modelled separately and compared with each other. In addition, four different time series models for ten different countries were compared with each other on a country-by-country basis.
Benzer Tezler
- COVİD-19 ile mücadelede ülkelerin nispi performansı: İki aşamalı bootsrap veri zarflama analizi
Relative performance of countries in fighting COVİD-19: Two-stage bootsrap data envelopement analysis
GUPSE SEVDA YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Halk SağlığıDüzce ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KARA
- COVID-19 ölüm ve vaka sayılarının arıma ve derin öğrenme modelleri ile öngörüsü
Prediction of COVID-19 death and case number using arima and deep learning models
BÜŞRA ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİDA GÖKÇE NARİN
- Pandemi sürecinde ülkelere göre yayınlanan COVİD-19 vaka ve ölüm verilerinin benford kanununa uyumu
Compliance of case and death data published by country with benford law during the COVİD-19 pandemic
FERİDE KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLŞAH SEYDAOĞLU
- Fonksiyonel temel bileşen analizi
Functional principal component analysis
SÜMEYYE İNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
- Salgın hastalıkların ekonomik etkileri: COVID 19 örneği
Economic effects of epidemics: The case of COVID 19
DAMLA ÖNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonomiSivas Cumhuriyet Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM DOĞAN