dc.contributor.advisor | Karasoy, Durdu | |
dc.contributor.author | Kutay, Sümeyye | |
dc.date.accessioned | 2018-12-26T10:36:39Z | |
dc.date.available | 2018-12-26T10:36:39Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-06-05 | |
dc.identifier.citation | Kutay, Sümeyye, Yaşam Çözümlemesinde Kümelenmiş Başarısızlık Süresi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, 2018. | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/5526 | |
dc.description.abstract | Survival analysis is a collection of statistical methods for analyzing data where the
outcome variable is the time until the occurrence of an event of interest. The time
is called "failure time" or "survival time". Here, the event of interest could be any
case of researcher's interest, such as death, illness, repetition, response to
treatment, deterioration.
Cox regression model is one of the most used models in survival analysis. The
Cox regression model, first considered by Cox in 1972, is a semi-parametric
method and is also known as a proportional hazards model.
Clustered failure time data occurs when failures of the units in the same cluster
tend to be related. Such data are often encountered in biomedical and
epidemiological studies. In classical statistical methods, units are assumed to be
independent from each other. However, in some applications, data may also be
correlated. In order to make an unbiased and effective prediction, it is necessary to
take into account the correlation between the units.
The Cox regression model is known as the standard model for classical clustered
failure time. In the analysis of the clustered failure time, there are two different
approaches, marginal models and conditional models, which gained popularity in
recent years.
In this study, the statistical techniques used for analyzing clustered failure times
were investigated. The methods in the literature were examined in detail and made
comparisons between the methods. An application was carried out by using the
tire data of big trucks used by Demir Export A.Ş. and obtained results were
interpreted. | tr_TR |
dc.description.tableofcontents | KÜMELENMİŞ BAŞARISIZLIK SÜRESİ,
KÜMELENMİŞ BAŞARISIZLIK SÜRESİ VERİLERİ İÇİN MODELLER,
Marjinal Modeller,
Marjinal Cox Orantılı Tehlikeler Modeli,
Marjinal Parametrik Modeller,
Koşullu Modeller,
Koşullu Cox Orantılı Tehlikeler Modeli,
Tabakalı Cox Orantılı Tehlikeler Modeli,
Koşullu Parametrik Modeller,
UYGULAMA,
SONUÇLAR, | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | tr_TR |
dc.subject | Kümelenmiş Başarısızlık Süresi | |
dc.subject | Korelasyon | |
dc.subject | Cox Regresyon Modeli | |
dc.subject | Orantılı Tehlikeler Modeli | |
dc.subject | Marjinal Modeller | |
dc.subject | Koşullu Modeller | |
dc.subject | Zayıflık | |
dc.title | Yaşam Çözümlemesinde Kümelenmiş Başarısızlık Süresi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Yaşam çözümlemesi, tanımlanan herhangi bir olayın belirli bir başlangıç
zamanından ortaya çıkmasına kadar geçen sürenin incelenmesinde kullanılan
istatistiksel yöntemler topluluğudur. Olayın ortaya çıkmasına kadar geçen süre
“başarısızlık süresi” ya da “yaşam süresi” olarak adlandırılır. Burada olay ölüm,
hastalık, tekrarlama, tedaviye yanıt alma, bozulma gibi araştırmacının ilgilendiği
herhangi bir durum olabilir.
Cox Regresyon modeli, yaşam çözümlemesinde en çok kullanılan modellerden
biridir. İlk olarak 1972 yılında Cox tarafından ele alınan Cox regresyon modeli yarı
parametrik bir yöntemdir ve orantılı tehlikeler modeli olarak da bilinir.
Kümelenmiş başarısızlık sürelerini içeren veriler, aynı küme içindeki birimlerin
başarısızlık sürelerinin ilişkili olma eğilimi gösterdiği durumlarda ortaya çıkar. Bu
tür veriler, biyomedikal ve epidemiyolojik araştırmalarda sıklıkla görülmektedir.
Klasik istatistiksel yöntemlerde birimlerin birbirinden bağımsızlığı varsayılırken
kümelenmiş veriler için birimler arası bağımlılık durumu ortaya çıkmaktadır.
Yansız ve etkin bir tahmin yapabilmek için birimler arası korelasyonun göz önünde
bulundurulması gerekmektedir.
Cox regresyon modeli, klasik kümelenmiş başarısızlık süresi için standart model
olarak kabul edilir. Kümelenmiş başarısızlık süresinin analizinde son yıllarda
popülerlik kazanan marjinal modeller ve koşullu modeller olmak üzere iki yöntem
vardır.
Bu çalışmada, kümelenmiş başarısızlık süreleri olduğu durumda kullanılan
çözümleme yöntemleri araştırılmıştır. Literatür taraması yapılarak kullanılan
yöntemler ayrıntılı bir biçimde incelenmiş ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu
yöntemler, Demir Export A.Ş. tarafından Kangal Kömür İşletmesi’nde kullanılan iş
makinelerine ait lastik verilerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar
yorumlanmıştır. | tr_TR |
dc.contributor.department | İstatistik | tr_TR |