Geri Dön

EM algoritması ve uzantıları

EM algorithm and its extensions

  1. Tez No: 197146
  2. Yazar: FİLİZ YAZICI
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MEHMET UYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Tam Veri, Kayıp Veri, Sansürlü Veri, Olabilirlik Fonksiyonu, Bayes Teoremi, Önsel Dağılım, Sonsal Dağılım, EM Algoritması, Tek DeğişkenliNormal Dağılım, İki Değişkenli Normal Dağılım, Üstel Aile, Complete-data, missing-data, survival data, likelihood function, BayesianTheorem, pastorior distribution, prior distribution, EM algorithm, ECM algorithm, AECM algorithm, univariate normal distribution, bivariate normal distribution, exponential family
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

EM ALGORİTMASI VE UZANTILARIFiliz YazıcıÖZTez çalışmasında, kayıp veri içeren problemler için parametre tahminihesaplamalarında, son yıllarda yoğun olarak kullanılan EM algoritması veuzantılarının tanıtılması amaçlanmıştır.Birinci Bölüm'de, tezin genel amacı ve EM algoritması kullanılarak yapılan bazıçalışmalar verildi. İkinci Bölüm'de, tam-veri modeli, tam-olmayan veri modeli, kayıpveri modeli, kayıp veri model örnekleri ve yaşamsal veri modelleri anlatıldı. ÜçüncüBölüm'de, EM algoritmasında kullanılan ve temeli sayılabilecek olabilirlik fonksiyonubaşlığı altında en çok olabilirlik yöntemi ve Bayes teoremi açıklandı.Dördüncü Bölüm'de, EM algoritması genel başlığı ile tezin ana kısmıoluşturuldu. EM algoritmasının sözel ve kuramsal olarak genel işleyişi ve özellikleriverildi. Ayrıca EM algoritmasının uzantıları genel başlıklarla sunuldu.EM algoritmasının uygulanabilirliği için birkaç örnek verilerek uygulamayageçildi. Normal dağılıma sahip iki örneklem üzerinde, farklı kayıp veri problemleritasarlanarak benzetim çalışması yapıldı. EM algoritması için S-PLUS paket programıkullanılarak yazılım geliştirildi ve parametre tahminleri elde edildi. Bu uygulamalarBeşinci Bölüm'de de verildi.Yapılan benzetim çalışmaları sonucunda, EM algoritmasının en çok olabilirliktahminine yakın tahminler elde ettiği gözlemlendi. Altıncı Bölüm'de, EMalgoritmasının avantaj ve dezavantajları, eleştirel bir bakış açısıyla ele alındı.

Özet (Çeviri)

THE EM ALGORITHM AND ITS EXTENSIONSFiliz YazıcıABSTRACTThe aim of this dissertation is to introduce the widely recently used EMalgorithm and its extension for parameter estimations for problems with missing data.In the first chapter, the aim of the thesis and the studies done worldwide usingEM algorithm have been given. In the second chapter, complete-data model,incomplete-data model, missing data model, example for missing data model andsurvival data with subsection have been presented. In chapter 3, with the title oflikelihood ratio function that is used in EM as fundamental maximum likelihoodmethod and Bayesian theorem have been explained in detail. In chapter 4, the mainpart of the thesis has been formed with the general title of EM algorithm. Theproperties and how the EM generaly works theoreticcally have been presented.Meanwhile the extensions of the EM algorithm with general titles have also beengiven.To show the usage of EM algorithm a few examples have been given. In theapplication section a simulation study has been performed in two samples that havenormal distribution, by designing different missing-data problems. A program hasbeen developed using S-PLUS software for EM algorithm and with this programparameter estimations have been calculated. At the end of the simulation study, it isfound that the EM algorithm have been performed as well as maximum likelihood interms of parameter estimation. In the conclusion part, the advantage anddisavantage of EM algorithm have been presented with critical point of view.

Benzer Tezler

  1. Multiple arbitrarily inflated count regression models

    Çoklu ve keyfi değerlerde yığılmalı sayım regresyon modelleri

    IHAB ABUSAIF

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. COŞKUN KUŞ

  2. Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi

    The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage

    BEŞİR ANDAÇ AKSOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN

  3. Blok şifreleme algoritmalarına uygulanan İntegral analizinin geliştirilmesi

    Enhancement of Integral Cryptanalysis for some block ciphers

    FATİH DEMİRBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHUN KARA

  4. Design and implementation of fault-tolerant superscalar out-of-order RISC-V processor

    Hata toleranslı süperölçekli sıradışı yürütme özellikli RISC-V işlemci tasarımı ve gerçeklemesi

    MUSTAFA ENSAR IŞKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN

  5. Bulanık C- ortalamalar ve EM algoritması kullanarak bulanık kümeleme analizi

    Fuzzy Culustering analysis using Fuzzy K-Means and EM algorithm

    MOHAMMED I. S. SOBOH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ YILDIZ