Longitudinal emotion analysis with globem dataset
Globem veri seti ile boylamsal duygu analizi
- Tez No: 897372
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Pozitif ve Negatif Duygu Ölçeği (PANAS), pozitif ve negatif duyguyu ölçmek için yaygın olarak kullanılan bir psikometrik ölçektir. Bu çalışmada, Pozitif ve Negatif Duygu Ölçeği (PANAS) puanlarını analiz etmek için Pyhsionet veri tabanından alınan GLOBEM mobil sensör verileri kullanılmıştır. Bu analiz için, marjinal ve doğrusal karma modeller gibi klasik istatistiksel yöntemler ve MERF, MERT ve REEMtree gibi makine öğrenimi yaklaşımları ve bunların stokastik varyantları kullanılmıştır. Sonuçlarımız, rastgele etki terimlerini içeren modellerin marjinal modelden çok daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, R² sonuçlarının da gösterdiği gibi, MERF eğitim veri setinde en iyi tahmin performansını gösterirken, (S)MERF test veri setinde iyi performans göstermektedir. Bu sonuçlar, bireysel özelliklerin gelecekteki duygusal durumları uyku, fiziksel aktivite ve telefon kullanımı gibi faktörlerden daha fazla etkilediğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) is a widely used psychometric scale to measure positive and negative affect. This study uses GLOBEM mobile sensing data from the Pyhsionet database to analyze the Positive and Negative Affect Schedules (PANAS) scores. For this analysis, classical statistical methods such as marginal and linear mixed models and machine learning approaches, including MERF, MERT, and REEMtree, along with their stochastic variants, are used. Our results indicate that models incorporating random effect terms outperform the marginal model. In particular, as shown by the R² results, MERF shows the best prediction performance on the training dataset, while (S)MERF performs well on the test dataset. These results suggest that individual traits substantially impact future emotional states more than factors such as sleep, physical activity, and phone use.
Benzer Tezler
- Özel okul öğretmenlerinin günlük duygusal emeklerinin öğrencilerin akademik performansına etkisi
The effect of daily emotional labors of private school teachers on the academic performance of students
ERHAN KIRBAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve Öğretimİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÇETİN
- Okul öncesi dönem çocuklarının duygu düzenleme becerileri ve saldırgan davranışları: Bir boylamsal desen araştırması
Emotion regulation skills and aggressive behaviors of preschool children: A longitudinal pattern research
CANSU CILIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYHUN ERSAN
- Evlilerde sigara bağımlılığının çocukluk çağı yaşantıları ve duygu düzenleme güçlüğü ile olan ilişkisinin incelenmesi
Examination of the relationship of cigarette addiction in married with childhood experiences and emotion regulatıon deficit
MİNA MERAL KURTULUŞ
- Ergenlerde gelişimsel değişkenlerin siber zorbalık ve siber mağduriyet ile ilişkisinin incelenmesi
The investigation of the relationship between developmental variables with cyberbullying and cybervictimization among adolescents
GÜLENDAM AKGÜL
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜGE ARTAR
- Uncovering natural communication profiles in romantic couples and their link to relationship-based outcomes: A study of linguistic and paralinguistic cues
Romantik çiftlerde doğal iletişim profilleri ve bunların ilişkisel sonuçlarla bağlantılarını ortaya çıkarmak: Sözel ve sözel olmayan iletişim ipuçları üzerine bir çalışma
KEVSER BEREKET
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
PsikolojiKadir Has ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET HARMA