Çok boyutlu sağkalım verilerinde denetimli temel bileşenler analizine alternatif bir boyut indirgeme yaklaşımı
| dc.contributor.advisor | Şenol, Şanslı | |
| dc.contributor.advisor | Türe, Mevlüt | |
| dc.contributor.author | Aktürk Hayat, Elvan | |
| dc.date.accessioned | 2018-12-31T08:33:25Z | |
| dc.date.available | 2018-12-31T08:33:25Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.department | Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, boyut indirgemede kullanılan denetimli temel bileşenler analizi (D-TBA) ile bu yönteme alternatif bir yaklaşım olarak önerilen sağkalım ağacıyla gen seçerek uygulanan yapay sinir ağlarıyla doğrusal olmayan temel bileşenler analizinin (sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA) performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. D-TBA'da, çok boyutlu gen ekspresyon verilerinden önemli genlerin belirlenmesinde Cox skorlar kullanılmıştır. Cox skorlara göre önemli olduğu belirlenen genler tekil değer ayrışması ile 3 temel bileşene indirgenmiştir. Sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA yaklaşımında, önemli genlerin belirlenmesinde ise sağkalım ağacının önemlilik değerleri kullanılmıştır. Sağkalım ağacıyla önemli bulunan genler YSA'da girdi değişkeni olarak alınarak, 3 temel bileşene indirgenmiştir. D-TBA'nın varyans açıklama oranı %18.2, sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'nın varyans açıklama oranı %35.1 bulunmuştur. D-TBA ve sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'nın performansları Cox regresyon modeli (CRM) ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen Cox regresyon modellerini karşılaştırmak için de ROC eğrileri ve C indeks hesaplanmıştır. İki modelin ROC eğrileri arasında istatistiksel olarak önemli bir fark bulunamamıştır. C indeks sonuçlarına göre, CRM-1 için tahmin edilen ve gözlenen bağımlı değişkenler arasındaki uyumun olasılığı CRM-2 için tahmin edilen ve gözlenen bağımlı değişkenler arasındaki uyumun olasılığından daha yüksektir. D-TBA'dan elde edilen temel bileşenlerin bağımsız değişken olarak alındığı CRM sonuçları sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA'dan elde edilen temel bileşenlerin bağımsız değişken olarak alındığı CRM sonuçlarından biraz daha iyi çıkmıştır. Sonuç olarak D-TBA, sadece doğrusal ilişkileri göz önüne alırken, sağkalım ağacı temelinde YSA-DOTBA, doğrusal olmayan ilişkileri de dikkate alması ve daha fazla varyans açıklayıcılığına sahip olması açısından D-TBA'ya alternatif bir yöntem olarak değerlendirilmelidir. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11454/6162 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Ege Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Boyut indirgeme, cox regresyon, denetimli temel bileşenler, yapay sinir ağları ile doğrusal olmayan temel bileşenler, gen ekspresyon verileri. | en_US |
| dc.subject | Dimension reduction, cox regression, supervised principal components, nonlinear principal components with artificial neural networks, gene expression data. | en_US |
| dc.subject | İstatistik A.B.D. | en_US |
| dc.title | Çok boyutlu sağkalım verilerinde denetimli temel bileşenler analizine alternatif bir boyut indirgeme yaklaşımı | en_US |
| dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
