Geri Dön

Yüksek boyutlu kısmi doğrusal modellerin ağırlıklı-rıdge yaklaşımıyla seçim sonrası tahmini

Post shrinkage estimation in high-dimensional partially linear models with weighted-ridge approach

  1. Tez No: 907303
  2. Yazar: ERSİN YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DURSUN AYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Bu tezde, yüksek boyutlu verilerin modellenmesi için yarı parametrik regresyon modeli tahmini ele alınmıştır. Bu tahmin edicileri elde etmek için ağırlık sırtı (WR) tekniğine dayanan seçim sonrası küçültme (Shrinkage) (PSE) yaklaşımı kullanılır. Bu yöntem, literatürdeki ceza fonksiyonları ve küçültme yöntemlerinden farklı olarak, regresyon katsayılarını sadece seyrek ve sıfır olmayan olarak değil, aynı zamanda modele zayıf sinyaller ekleyerek modelin riskini azaltmak için çalışır. Tezin en büyük katkısı, yarı parametrik tahmincilerin splayn düzleştirme (smoothing) tekniğini WR tabanlı PSE yaklaşımı ile birleştirmek ve yeni bir tahmin edici önermektir. Bu tahmin edicilerin sonlu örneklem özellikleri ve asimptotik çıkarımları ispatlarıyla birlikte tezde sunulmuştur. Ayrıca önerilen yarı parametrik tahmin edicilerin elde edilmesinde, optimal seçimi kritik öneme sahip olan düzleştirme, küçültme ve ridge-eşik parametrelerinin her biri ayrı ayrı incelenerek optimal olarak seçilir. Tezin uygulamadaki katkısını ortaya koyabilmek için detaylı simülasyon çalışmaları yapılmış, mikrodizi veri setleri olan iki farklı meme kanseri veri seti üzerinde çalışılmış ve sonuçlar sunulmuştur. Sonuçlar, simülasyon ve gerçek veri çalışmalarının uyumlu sonuçlara sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca yarı parametrik WR tabanlı PSE tahmincilerinin model tahmininde tatmin edici performans gösterdiği gözlenmiştir

Özet (Çeviri)

In this thesis, semi-parametric regression model estimation is considered for modeling high-dimensional data. In order to obtain these estimators, the post-selection shrinkage (PSE) approach based on the weight-ridge (WR) technique is used. This method works differently from penalty functions and shrinkage methods in the literature, adding regression coefficients not only as sparse and non-zero but also adding weak signals to the model to reduce the risk of the model. The major contribution of the thesis is to combine the smoothing spline technique of semiparametric estimators with the WR-based PSE approach and propose a new estimator. Finite sample properties and asymptotic inferences of these estimators are presented in the thesis together with their proofs. In addition, in obtaining the proposed semiparametric estimators, each of the smoothing, shrinkage, and ridge-threshold parameters, whose optimal selection is critically important, are examined individually, and optimally selected. In order to present the contribution of the thesis in practice, detailed simulation studies are carried out, two different breast cancer datasets are studied that are microarray datasets, and the results are presented. The results showed that the simulation and real data studies had congruent outcomes. In addition, it is observed that the semiparametric WR-based PSE estimators showed satisfactory performance in model estimation.

Benzer Tezler

  1. Design and optimization of variable stiffness composite structures modeled using Bézier curves

    Bézier eğrileriyle modellenen değişken katılıklı kompozit yapıların tasarımı ve optimizasyonu

    ONUR COŞKUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  2. Implementations of novel cellular nonlinear and cellular logic networks and their applications

    Yeni hücresel doğrusal olmayan ve hücresel lojik ağların gerçeklemeleri ve uygulamaları

    RAMAZAN YENİÇERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  3. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. Upper mantle structure of fennoscandia by finite-frequency body-wave tomography: Analysis and geodynamic implications

    Sonlu-frekans cisim dalgası tomografi yöntemiyle fenno-iskandinavya'nın üst manto yapısı: Analiz ve jeodinamik çıkarımlar

    NEVRA BULUT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANS THYBO

  5. Metabolism-oriented multiomics data integration

    Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu

    AYCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ ÇAKMAK