Bağımsız bileşenler analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin kullanımı
The using of resampling methods in the independent component analysis
- Tez No: 837552
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bağımsız Bileşenler Analizi, bağımsız kaynakları karışık sinyallerden ayırmak için kullanılan bir çok değişkenli istatistik tekniğidir. Bağımsız Bileşenler Analizi veri noktalarının varyansını maksimize etmeye dayanan Temel Bileşenler Analizinden farklı olarak, istatistiksel bağımsızlığa odaklanarak bileşenleri elde eder. Kör kaynak ayrıştırma probleminin çözümünde yaygın olarak kullanılan Bağımsız Bileşenler Analizi farklı birçok disiplinde farklı amaçlar için yaygın bir kullanıma sahiptir. Bootstrap yöntemi bir veri kümesinden rassal örnekleme yöntemleri ile yeni örneklemlerin oluşturulması ve oluşturulan bu örneklemlere dayalı olarak ilgilenilen istatistiğin örnekleme dağılımının tahmin edilmesini sağlayan yeniden örnekleme yöntemidir. Bağımsız Bileşenler Analizinde bootstrap yönteminin kullanımında konum ve işaret farklılığı gibi iki önemli problem bulunmaktadır. Bu çalışmada bootstrap yönteminin Bağımsız Bileşenler Analizinde kullanımı için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği kurtosis ve negentropi tabanlı FASTICA algoritmasında hem simülasyon hem de gerçek veri uygulaması ile test edilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliğinin test edilmesinde simülasyon çalışmasında ortalama hata kareler toplamı ve Amari hatası kullanılmıştır. Veri uygulamalarında ise mutlak korelasyon katsayısı ve sinyalin gürültüye oranı kriterleri kullanılmıştır. Simülasyon ve uygulama sonuçları, önerilen yöntem ile Bağımsız Bileşenler Analizinde bootstrap yönteminin etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Independent Component Analysis is a multivariate statistical technique used to separate independent sources from mixed signals. Unlike Principal Component Analysis, which is based on maximizing the variance of data points, Independent Component Analysis obtains components by focusing on statistical independence. Independent Component Analysis, which is widely used in solving the blind source separation problem, has a widespread use in many different disciplines for different purposes. Bootstrap method is a resampling method that creates new samples from a data set by random sampling methods and estimates the sampling distribution of the statistic of interest based on these samples. There are two important problems in the use of bootstrap method in Independent Component Analysis such as location and sign difference. In this study, a new method is proposed for the use of bootstrap method in Independent Component Analysis. The effectiveness of the proposed method is tested in kurtosis and negentropy based FASTICA algorithm with both simulation and real data application. In the simulation study, the sum of mean error squares and Amari error were used to test the effectiveness of the proposed method. In data applications, the absolute correlation coefficient and signal to noise ratio criteria were used. Simulation and application results show that the bootstrap method can be used effectively in Independent Component Analysis with the proposed method.
Benzer Tezler
- İlişkisel pazarlama stratejisi ile müşteri değeri ve davranışı arasındaki ilişkilerin analizi: Bankacılık sektöründe bir uygulama
The analysis of relations between relationship marketing strategy, customer value and customer behaviour: An empirical research on banking industry
E. MEDİHA SAYIL
- Unveiling the performance of pre-processing approaches in machine learning based flood susceptibility mapping
Makine öğrenmesi tabanlı sel duyarlılık haritalamasında ön işleme yöntemlerinin performansının açıklanması
NİHAL GÜLCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU
- Smart sustainable building-city integration evaluation model (SSB-CIEM)
Akıllı sürdürülebilir bina-şehir bütünleşmesi değerlendirme modeli (ASB-ŞBDM)
FATMA HANDAN SARIGÜL
Doktora
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
- EFL learners' morphological, phonological, orthographic awareness and their success in reading comprehension
EFL öğrencilerinin morfolojik, fonolojik, ortografik farkındalıkları ve okuduğunu anlamadaki başarıları
SELİM YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH YILDIZ
- E-perakendecilik hizmet kalitesi belirleyicilerinin tüketici davranışlarına etkisi üzerinde güven, tatmin ve itibar unsurlarının rolü
The role of e-retailing service quality dimensions on customer behavioral intentions in terms of trust, satisfaction and reputation
AYŞEGÜL DONMAZ
