Show simple item record

dc.contributor.advisorKeskin, Sıddık
dc.contributor.authorDemir, Canan
dc.date.accessioned2021-05-08T12:58:14Z
dc.date.available2021-05-08T12:58:14Z
dc.date.submitted2010
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/706296
dc.description.abstractDemir, C, Doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve sağlık alanında uygulaması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Van 2010. Doğrusal Olmayan Temel Bileşenler Analizi, aralarında doğrusal veya doğrusal olmayan ilişki bulunan veri kümeleri için rakamsal ve görsel sonuçlar veren açıklayıcı bir boyut indirgeme yöntemidir. Doğrusal olmayan temel bileşenler analizinde, sayısal değişkenlerin yanında sınıflayıcı ve sıralayıcı değişkenler de aynı anda analize dahil edilebilir. Analizde gözlenen değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu varsayımına gerek yoktur. Dolayısıyla, klasik olarak kullanılan yöntemlere göre bazı avantajları bulunan yeni bir yöntem olarak düşünülebilir. Bu çalışmada doğrusal olmayan temel bileşenler analizi genel olarak tanıtılmış, teorik alt yapısı açıklanmış ve konunun anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada farklı değişken kombinasyonları kullanılarak elde edilen sonuçlar, tablolar ve grafikler halinde sunulmuş ve sonuçlar yorumlanmıştır.Anahtar kelimeler: Optimal ölçekleme, kayıp fonksiyonu, bileşen yükü, sentroid koordinatları
dc.description.abstractDemir, C, Nonlinear principal component analysis and application in health science. Yuzuncu Yil University, Institute of Health Sciences, Master Thesis in Department of Biostatics, Van, 2010. Nonlinear Principal Component Analysis is one of the explanatory dimension reducing technique and presents numerical and graphical results for variable set included linear or nonlinear relationships. In Nonlinear Principal Component Analysis, categorical and ordinal variables as well as numerical variables can be included to analysis. Linearity assumption for observed variables does not need for Nonlinear Principal Component Analysis. Thus, as compared with used classical methods, Nonlinear Principal Component Analysis can be considered as new methods had some advantageous. In this study, Nonlinear Principal Component Analysis was introduced and explained theoretical basis and then done an application to expedite of the subject. In the application various variable combinations were considered and obtained results were presented as tables and graphics then these were interpreted.Key words: Optimal Scaling, Loss function, component loading, centroid coordinates,en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBiyoistatistiktr_TR
dc.subjectBiostatisticsen_US
dc.titleDoğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve sağlık alanında uygulaması
dc.title.alternativeNonlinear principal component analysis and application in health science
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBiyoistatistik ve Tıbbı Bilişim Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmBioistatistics
dc.subject.ytmScaling
dc.subject.ytmVariability analysis
dc.subject.ytmPrincipal components analysis
dc.subject.ytmHealth
dc.subject.ytmHealth surveys
dc.identifier.yokid388247
dc.publisher.instituteSağlık Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityYÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid303404
dc.description.pages63
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess