Geri Dön

Makine öğrenimine dayalı çoklu atama yöntemlerinin parametrik olmayan çoklu karşılaştırmalara uygulanması ve benzetim çalışması

Applying machine learning-based multiple imputation methods to nonparametric multiple comparisons and simulation study

PDF İndir

  1. Tez No: 926406
  2. Yazar: TUNCAY YANARATEŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM KARABULUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Aynı bireyler üzerinde tekrarlanan ölçümlerin yapıldığı uzunlamasına veri (bağımlı örneklemler), bireyler arasındaki potansiyel farklılıkları ortadan kaldırır. Uzunlamasına veride eksik veriler tasarım gereği veya rastgele oluşabilir. Skillings-Mack testi, normal dağılım göstermeyen eksik gözlemlere sahip k-bağımlı örneklemler için Friedman testi yerine kullanılır. Gruplar arasında anlamlı bir fark varsa, parametrik olmayan çoklu karşılaştırmalar yapılması gerekir. Bu çalışmada, normal dağılım göstermeyen eksik veriye sahip k-bağımlı örneklemlerin parametrik olmayan çoklu karşılaştırmalarına dört yöntem uygulayarak yenilikçi bir yaklaşım önerilmektedir. Dört yöntem, makine öğrenmesine dayalı iki parametrik olmayan çoklu atama yöntemi, bir parametrik olmayan atama yöntemi (rastgele sıcak deste ataması) ve liste bazında silme yöntemidir. Dört yöntem iki eksik veri mekanizması altında karşılaştırılmaktadır. Benzetim çalışmasında farklı senaryolar uygulandıktan sonra, liste bazında silme yöntemi (tam gözlemlerin kullanımı yöntemi) diğer yöntemlerden güç bakımından daha düşük bulunmuştur. İki parametrik olmayan çoklu atama yöntemi, iyi kontrol edilen tip 1 hatası olan orta ve küçük örnek boyutları için diğer yöntemlerden güç bakımından daha üstündür. Bu nedenle, eksik gözlemlere sahip k-bağımlı örneklemlerin parametrik olmayan çoklu karşılaştırmaları için makine öğrenimine dayalı çoklu atama yöntemlerinin kullanılmasını öneriyoruz. Ayrıca, önerilen yaklaşım gerçek bir veri seti üzerinde de uygulanmıştır. Bu örnekte, önerilen çoklu atama yöntemleri, başlangıçta eksik gözlemlerin olmadığı gerçek veri setindeki sonuçlara yakın sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

Longitudinal data, in which repeated measurements are made on the same subjects, eliminate potential differences among the subjects. In longitudinal data, missing data can occur by design or completely random. The Skillings-Mack test is used instead of the Friedman test for longitudinal data with missing observations that are non-normally distributed. Nonparametric multiple comparisons need to be performed if a significant difference exists among groups. In this study, we propose a new approach by applying four methods to nonparametric multiple comparisons of longitudinal data that are non-normally distributed. The four methods are two nonparametric multiple imputation methods based on machine learning, one nonparametric imputation method (random hot deck imputation), and the listwise deletion method. We assume two missing data mechanisms. After implementing different scenarios in a simulation study, the listwise deletion method is inferior to the other methods. The two nonparametric multiple imputation methods are superior to the other methods for moderate and small sample sizes with well-controlled type 1 error. Therefore, we propose the two multiple imputation methods for nonparametric multiple comparisons of longitudinal data with missing observations. Moreover, the proposed approach was also applied on a real data set. In this example, the proposed multiple imputation methods yielded results similar to those of the real dataset without missing observations at the beginning.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    203

    Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  2. Tez No

    257

    Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  3. Tez No

    320

    Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  4. Tez No

    220

    Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    B.CİHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK

  5. Tez No

    221

    Hızlı katılaşma ile yüksek mukavemetli malzemelerin üretilmesi ve kurşun-asit akümalatörlerine uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT AKÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ

Geri Dön