Geri Dön

Bağımsız bileşenler analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin kullanımı

The using of resampling methods in the independent component analysis

  1. Tez No: 837552
  2. Yazar: ORHAN VELİ ŞAHİNBAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BankacılıkHaliç Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE AKYOL

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH YILDIZ

  3. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeHaliç Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. AYŞE AKYOL

  4. Use of lesp (Leading edge suction parameter) and effective angle of attack measurements for gust mitigation

    Sağanak etkisinin azaltılması için lesp (Hücum kenarı emme parametresi) ve efektif hücum açısı ölçümlerinin kullanımı

    ELİF ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURİYE LEMAN OKŞAN ÇETİNER YILDIRIM

  5. Modeling socio-spatial change: Impact of socio-technological factors on future urban space configuration

    Sosyo-mekansal değişimin modellenmesi: Sosyo-teknolojik faktörlerin geleceğin kentsel mekan kurgusuna etkisi

    ASLI ULUBAŞ HAMURCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH TERZİ