| dc.creator |
VAROL, Buğra |
|
| dc.creator |
KURT OMURLU, İ̇mran |
|
| dc.creator |
TÜRE, Mevlüt |
|
| dc.date |
2020-06-15T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2020-07-27T10:22:43Z |
|
| dc.date.available |
2020-07-27T10:22:43Z |
|
| dc.identifier |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/sdusbed/issue/54917/636203 |
|
| dc.identifier |
10.22312/sdusbed.636203 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/51013 |
|
| dc.description |
Amaç:Birveya daha fazla parçanın kırılma noktalarında birleştirildiği parçalıregresyon, istatistiksel bir teknik olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.Bu çalışmada hem simülasyon verisi hem de gerçek veri setleri kullanılarak tekdeğişkenli polinom regresyon analizi ile karesel ve kübik parçalı regresyonanalizlerinin karşılaştırılması hedeflendi.Materyal-Metot: Çalışmanın uygulama basamağında Ryazılım programı kullanılarak simülasyon uygulaması için algoritmalar yazıldı.Polinom ve sürekli parçalı regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırılmasın=100 birimlik veri setleri için 1000 tekrarlı simülasyon ile gerçekleştirildi.Ayrıca Türkiye’de 2010 yılındaki tüberküloz vaka sayılarını içeren tüberkülozveri seti ile Türkiye’deki 1973-2010 yılları arasındaki kızamık vaka sayılarınıiçeren kızamık veri setleri kullanılarak oluşturulan polinom ve parçalıregresyon modellerinin tahmin performansları; , HKO, ABK ve BBK değerlerine görekarşılaştırıldı. Bulgular: Tüm polinom ve parçalı regresyonmodellerinin ,HKO, ABK ve BBK değerleri bakımından performansları istatistiksel olarakbirbirinden farklı bulundu (p<0.001). Parçalı regresyon modellerinin değerlerinin polinom regresyon modellerinegöre daha yüksek; HKO, ABK ve BBK değerlerinin ise daha düşük olduğugözlendi. Gerçek veri setleri ileyapılan uygulamalarda en uygun dönüm noktalarına göre oluşturulan tüm parçalıregresyon modellerinin değerlerininpolinom regresyonlardan daha yüksek; HKO, ABK ve BBK değerlerinin ise dahadüşük olduğu belirlendi Oluşturulan parçalı regresyon modellerinin veri setlerini polinomregresyonlara göre daha iyi tahmin ettiği belirlendi.Sonuç: Sağlık alanında yapılan çalışmaların çoğundapolinom regresyon yöntemlerinin tercih edilmesine rağmen bu çalışma ile enuygun dönüm noktalı parçalı regresyonlarla veri analizinin istatistiksel açıdanüstünlük sağladığıuygulamalarla ortaya konmuştur. |
|
| dc.description |
Objective: Piecewiseregression, which one or more pieces are combined in breakpoints, is widelyused as a statistical technique. It was aimed to compare piecewise regressionanalyses and polynomial regression analysis using both simulated data and realdata sets.Material-Method: Inthe application step of the study, algorithms were created by using R softwarefor simulation practice. Polynomial and piecewise regression analysis methodswere compared using data sets with n=100 units and 1000 times runningsimulation. In addition, estimation performances of piecewise and polynomialregression built by using the data sets which contained in the number oftuberculosis cases according to age in 2010 year and the number of measlescases from 1993 to 2015 years in Turkey were compared.Results: Itwas found that there was a significant difference between all of the polynomialand piecewise regression models (p<0.001). The values of piecewise regression models were higher thanpolynomial regression models; MSE, AIC and BIC values were observed to belower. According to the result of both simulation and real data setapplications, piecewise regression models which were generated according tooptimal knots were found to have better estimation performance than polynomialregression models according to , MSE, AICand BIC criteria. Conclusions: Thisstudy revealed that data analysis with piecewise regressions having optimalknots provided statistically superiority, although polynomial regressionmethods are preferred in the field of health studies mostly. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
en |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1147723 |
|
| dc.source |
Volume: 11, Issue: 2
144-151 |
en-US |
| dc.source |
2146-1937 |
|
| dc.source |
2146-247X |
|
| dc.source |
Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi |
|
| dc.subject |
Parçalı Regresyon,Simülasyon,Tüberküloz,Kızamık,Polinom Regresyon |
|
| dc.subject |
Piecewise Regression,Simulation,Tuberculosis,Measles,Polynomial Regression |
|
| dc.title |
Comparison of Piecewise Regression and Polynomial Regression Analyses in Health and Simulation Data Sets |
tr-TR |
| dc.title |
Comparison of Piecewise Regression and Polynomial Regression Analyses in Health and Simulation Data Sets |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|