YYÜ GCRIS Basic veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14720/12

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Author "Abut, Serdar"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Use of Gaussian Mixed Regression for Analysis of Normally Distributed Data
    (2019) Abut, Serdar; Yeşilova, Abdullah
    Gaussian karışımlı regresyon modelleri, sınırlı bir latent sınıf kümesi aracılığıyla populasyon heterojenliğini tahmin edebilir. Bu modeller özellikle bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenler üzerindeki etkisindeki farklılıkların tanımlanmasına odaklanmaktadır. Bu tez çalışmasında, solunum fonksiyon testinin (SFT) bir sonucu olan FEV1/FVC gibi bir bağımlı değişken üzerinde karışımlı regresyon modeli kurulmuştur. FEV1/FVC, özellikle akciğerin obstrüktif ve restriktif hastalıklarının ayrımında kullanılan en önemli SFT parametresidir. Bağımsız değişkenler olarak, yaş, cinsiyet, boy ve kilo seçilmiştir. AIC ve BIC değerlerine bakılarak, veri setinin 5 alt grubun karışımından oluştuğu saptanmıştır. Bu alt gruplardaki FEV1/FVC ortalama değerleri, ilk alt grupta en düşük, beşinci alt grupta en yüksek olacak şekilde küçükten büyüğe doğru sıralandığı görülmüştür. ilk alt gruptan son alt gruba doğru düzenli şekilde büyüyen FEV1/FVC değerlerine bakılarak, obstrüktif patternden restriktif patterne doğru düzenli ve anlamlı bir geçiş gözlenmiştir. Birinci alt grubun, kilo değişkeni açısından en yüksek, fakat FEV1/FVC değişkeni açısından en düşük değerlere sahip olduğu bulunmuştur. Dolayısıyla, obstrüktif paternin en belirgin olduğu alt grup birinci alt gruptur. Bu sonuç, KOAH ile obezite arasındaki ilişkinin bir göstergesidir. Buna karşın, beşinci alt grubun, kilo değişkeni açısından en düşük, fakat FEV1/FVC değişkeni açısından en yüksek değerlere sahip olması, kilo bağımsız değişkeninin, SFT sonuçlarında oldukça önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Bu tez çalışması, heterojen bir yapıya sahip olan verilerin analizinde, karışımlı regresyon modellerinin kullanılmasının veriyi anlamlandırmada etkili bir yol olduğunu göstermiştir.