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
- Tez No: 756360
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Forecasting the performance of shale gas wells using machine learning
Makine öğrenmesi kullanarak şeyl gaz kuyularının performansının tahmin edilmesi
MOHAMMED SHEDAIVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Rastgele yönlendirilmiş karbon nanotüp takviyeli kompozitlerin modellenmesi
Modelling of randomly oriented carbon nanotube reinforced composites
EMRE KÖROĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
- 3 boyutlu nokta bulutlarının modellenmesinde metasezgisel yaklaşımlar
Metaheuristic algorithms to modelling in 3D point clouds
ÜLKÜ KIRICI YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN
- 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
2021
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER BEKİR TOPÇU