Geri Dön

Meta analizi ile Box-Cox dönüşümü için yeni bir yaklaşım ve ınternet tabanlı uygulaması

A novel approach for Box-Cox transformation via meta analysis and its web application

  1. Tez No: 732487
  2. Yazar: MUHAMMED ALİ YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN DAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Box-Cox dönüşümü, Meta analizi, Normallik testleri, İstatistiksel yazılım, Box-Cox transformation, Meta analysis, Normality tests, Statistical software
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Normallik varsayımı sağlık çalışmalarında sıkça karşılaşılan varsayımlardan birisidir. Normallik varsayımının sağlanmadığı durumlarda sıkça başvurulan çözüm yöntemlerinden birisi normal dağılmayan veri seti üzerinde dönüşüm yapmaktır. Sıkça kullanılan dönüşüm yöntemlerinden birisi ise Box-Cox dönüşüm yöntemidir. Box-Cox dönüşüm yöntemi bilinmeyen dönüşüm parametresine sahip bir kuvvet dönüşüm yöntemidir. Bu tez çalışmasında Box-Cox dönüşüm yönteminin bilinmeyen dönüşüm parametresinin kestirimi için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım farklı parametre kestirim yöntemlerinin meta analizi ile birleştirilmesi mantığına dayanmaktadır. Monte Carlo benzetim çalışmasıyla önerilen yaklaşım ile diğer yöntemler farklı senaryolar altında karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışması sonucunda önerdiğimiz yaklaşımın diğer yöntemlere göre parametre kestirimi konusunda daha başarılı performans gösterdiği görülmüştür. Ek olarak iki farklı gerçek veri üzerinde önerilen yöntemin uygulaması yapılmıştır. Ek olarak önerilen yaklaşım R programında AID kütüphanesi altında“boxcoxmeta”isimli fonksiyon olarak araştırmacıların erişimine açılmıştır. Son olarak bu tezde önerilen yaklaşımın da kullanılabileceği internet tabanlı bir araç geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The assumption of normality is one of the common assumptions in health studies. In cases where the normality assumption is not met, one of the frequently used solution methods is to transform on a non-normally distributed data set. One of the frequently used transformation methods is the Box-Cox transformation method. Box-Cox transformation method is a power transformation method with unknown transformation parameter. In this thesis, we proposed a new approach for the estimation of the unknown transformation parameter of the Box-Cox transformation method. Our proposed approach is based on combining different parameter estimation methods with meta-analysis. We compared our propesed approach and other methods under different scenarios with the Monte Carlo simulation study. As a result of the simulation study, it has been seen that our proposed approach has a more successful performance in parameter estimation than other methods. Moreover, we applied the proposed approach on two different real data. In addition, we made our proposed approach accessible to researchers as a function named“boxcoxmeta”under the AID library in the R program. Finally, we have developed an internet-based tool involving our proposed approach in this thesis.

Benzer Tezler

  1. Kendiliğinden yerleşen beton (KYB) konulu çalışmaların analizi

    Investigations of some studies on self-compacting concrete

    EMAN FARAG K BEN ZABIH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK MEMİŞ

  2. Sezgisel algoritmalar yardımıyla sinir ağlarından kural çıkarımı

    Neural network rule extraction using heuristic methods

    ÖZLEM KANGA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL EMEL

  3. Aptitudes and attitudes: Human-centred pedagogies in foundation design studios

    Yetenekler ve tutumlar: Temel tasarım stüdyosunda, insan-merkezli eğitim

    DESANTILA HYSA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  4. Bitki tabanlı optimizasyon algoritmaları ile fotovoltaik modellerin parametre tahmini

    Parameter estimation of photovoltaic models with plant-based optimization algorithms

    AYŞE BEŞKİRLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİRİS DAĞ

  5. PSO tabanlı meta-sezgisel yol planlama algoritmasının kaotik sistemler ile optimizasyonu

    Optimization of PSO-based meta-heuristic path planning algorithm with chaotic systems

    BİLAL GÜREVİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN