Minminxent ve Maxminxent Yöntemleri ile Sağkalım Veri Analizi

Abstract

Entropi Optimizasyon Yöntemleri (EOY) özellikle istatistik, ekonomi, mühendislik, sağkalım veri analizi vb. alanlarda önemli uygulamalara sahiptir. Literatürde istatistiksel verinin bilinen teorik dağılımlara uymadığı ancak entropi optimizasyon dağılımlarına iyi bir şekilde uyduğunu gösteren çeşitli örneklerin varlığı mevcuttur. Bu çalışmada, Connecticut şehrinde 1935-1944 yılları arasındaki bağırsak kanseri tanısı konulmuş erkek hastaların sağkalım verileri MinMinxEnt ve MaxMinxEnt yöntemleri şeklinde Genelleştirilmiş Entropi Optimizasyon Yöntemleri (GEOY) kullanılarak analiz edilmiştir. Gereç ve Yöntemler: MinMinxEnt ve MaxMinxEnt yöntemleri KullbackLeibler ölçümüne göre sırasıyla, istatistiksel veriye en yakın ve en uzak MinMinxEnt ve MaxMinxEnt dağılımların bulunmasını sunmaktadır. Bulgular: Sonuçlar MATLAB Programını uygulamakla elde edilmiştir. MinMinxEnt ve MaxMinxEnt yöntemlerinin performansı Ki-Kare, Hata Kareler Ortalamasının Kökü (RMSE), ve Kullback-Leibler ölçümü kriterleri kullanılarak belirlenmiştir. Kullbak-Leibler ölçümüne göre bahsi geçen veri için dağılımınındağılımından daha iyi olduğu gösterilmiştir. Dahası, RMSE Kriterine göre, veriyedağılımı dağılımından daha iyi uyum sağlamaktadır. Sonuçlar grafiksel olarak da gösterilmiştir. Sonuç: Bu çalışmada, vedağılımlarının Sağkalım verilerini başarılı bir şekilde temsil ettiği gözlenmiştir. Araştırmalarımız göstermiştir ki sağkalım veri analizinde GEOY başarılı sonuçlar vermektedir.