Çok Değişkenli Regresyon Ağaçları ve Uygulaması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik (Yl) (Tezli), Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Duygu KORKMAZ

Danışman: Sıddık Keskin

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çok değişkenli istatistik analiz yöntemleri, karmaşık veri setlerini analiz etmede yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu yöntemler, çok sayıda bağımsız ve/veya bağımlı değişkenle ve tüm bu değişkenlerin değişik düzeylerde birbiri ile ilişkili olduğu durumlarda, birkaç tek değişkenli veya iki değişkenli analiz yapmak yerine tek bir analiz yapma imkanı sağlar. Bu tekniklerden birisi de çok değişkenli regresyon ağacı yöntemidir. Bu yöntem, varsayımların esnekliği ve sonuçların; doğru ve güvenilir olması ayrıca kolay yorumlanabilirliği ve interaksiyonları göstermesi bakımından avantajlıdır. Bu çalışmada, Çok değişkenli regresyon ağacı yöntemi incelenerek, bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada, 21 ilçeden 95 bireye ait veriler kullanılmıştır. Brucella, HCC ve Siroz (Cirhosis) hastalıklarının varlığı (bolluğu) cevap değişkeni, buna etkili olabileceği düşünülen Yaş (yıl), Beyaz Küre [WBC, (K/mm3)], Hemoglobin [HB, (g/dL)], Alanin Aminotransferaz [(ALT, (g/dL)], Aspartat Aspartat Aminotransferaz [AST (g/dL)], Trombosit [PLT, (K/mm3)], Albümin [ALB, (g/dL) ve Globülin [GLB, (g/dL)] özellikleri ise açıklayıcı değişken olarak alınmıştır. Sonuç olarak, yöntemin sahip olduğu bazı avantajlar nedeniyle, çok değişkenli veri setlerinin analizinde kullanılabilirliği vurgulanmıştır.