Geri Dön

Statistical and machine learning modelling of suicide rate with respect to provinces in Turkey

Türkiye'deki intihar hızının iller bazında istatistiksel ve makine öğrenmesi modellemesi

  1. Tez No: 756360
  2. Yazar: SÜLEYMAN ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Ruhsal sağlığı etkileyen ve kişiyi intihara sürükleyen birçok faktör vardır. Bu çalışma, Türkiye'deki bütün illerdeki intihar oranı ile bağlantılı olabilecek sosyal ve ekonomik faktörleri incelemektedir. Bu olası faktörler, 2012-2019 yıllarını kapsayan 8 yıllık bir dönemde standart uzunlamasına veri modeli metotları ve hibrit model metotları kullanılarak analiz edilmiştir. Standart uzunlamasına veri modelleri; Sabit Etkiler Modeli, Rassal Etkiler Modeli ve Geçiş Modelini kapsamaktayken, hibrit modeller karışık etki regresyon ağacı(MERT) modeli, karışık etki rastgele orman(MERF) modeli ve rassal etki - beklenti maksimizasyonu ağacı(RE-EM Tree) modellerini kapsamaktadır. Modellerin sonucunda, faktörler arasından boşanma ve illerdeki sağlık imkanlarının, illerdeki intihar oranı ile önemli bir ilişkisi olduğu görülmüştür. Bir diğer gözlemlenen sonuçta ise hibrit modellerin, standart uzunlamasına veri modellerinden daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

There are many factors that can affect the individual's mental health and thus lead them to commit suicide. This study, focuses on the social and economic factors that may contribute to the suicide rates in all provinces of Turkey. Possible effects of these factors are studied in an 8 year period between 2012-2019 using standard longitudinal data modelling methods and hybrid modelling methods. Standard longitudinal data models include; fixed effect models, random effect models and transition models whereas hybrid models include Mixed Effect Regression Tree(MERT) models, Mixed Effect Random Forest(MERF) models, Random Effect - Expectation Maximization Trees(RE-EM Tree) models. The overall results suggest that the divorce and healthcare accessibility of the provinces have significant relation with the suicide rates of provinces. Another observed result was the hybrid models overall performed better than the standard longitudinal data models.

Benzer Tezler

  1. Forecasting the performance of shale gas wells using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak şeyl gaz kuyularının performansının tahmin edilmesi

    MOHAMMED SHEDAIVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN

  2. A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques

    Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği

    MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  3. Rastgele yönlendirilmiş karbon nanotüp takviyeli kompozitlerin modellenmesi

    Modelling of randomly oriented carbon nanotube reinforced composites

    EMRE KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  4. 3 boyutlu nokta bulutlarının modellenmesinde metasezgisel yaklaşımlar

    Metaheuristic algorithms to modelling in 3D point clouds

    ÜLKÜ KIRICI YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN

  5. Yüksek sıcaklık ve yangın etkisindeki kimyasal katkılı harçların mekanik özeliklerinin istatistiksel yöntemlerle modellenmesi

    Statistical modelling of mechanical properties of mortars with chemical admixtures under high temperature and fire effect

    AYTAÇ ÜNVERDİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER BEKİR TOPÇU