Kopula temelli değişken kümeleme tekniklerinin incelenmesi ve mortalite tahmini uygulaması

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ZEYNEP İLHAN

Danışman: VEYSEL YILMAZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İstatistik biliminin önemli konularından birisi bağımlılık yapısının belirlenmesidir. Doğrusal olmayan bağımlılıklarla ilgilenen kopulalar ise bağımlılık yapılarının tespiti için kullanılan yeni ve popüler araçlardandır. Kopula temelli kümeleme tekniklerinden CoClust ve kuyruk bağımlılığı ile kümeleme teknikleri bağımlılık yapıları gösteren değişkenlerin kümelemesinde yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, iki kümeleme tekniği aracılığıyla değişkenler arasındaki bağımlılık yapısı incelenmiştir. Böylelikle, tekniklerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak, bağımlılık yapısı gösteren değişkenler birlikte değerlendirilmiştir. Bağımlı olduğu belirlenen değişkenler mortalitenin tespitinde kullanılmıştır. Mortalite tahmini, binlerce hasta hakkında bilgi içeren MIMIC veri tabanının son versiyonu olan MIMIC-III kullanılarak modellenmiştir. Mortalitenin tespiti bağımlı değişkenlerin Lojistik Regresyon Analizi ile modellenmesiyle sağlanmıştır. Belirlenen modellerin geçerlilikleri hata matrisi, çapraz geçerlilik ölçütü ve ROC eğrisi ile incelenmiştir. Her iki tekniğin de anlamlı ve geçerli modeller verdiği tespit edilmiştir.