Parallel computing in statistical methods
İstatistiksel yöntemlerde paralel hesaplamalar
- Tez No: 756146
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA GÖKALP YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Değişken seçimi, Doğrusal regresyon, Paralel hesaplama, Parametrik olmayan regresyon, Çekirdekli sistem, Variable selection, Linear regression, Parallel computing, Nonparametric regression, Nucleate system
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Cost-efficient data collection and storage methods enable scientists, companies, and even regular computer users to reach high-dimensional data sets faster and cheaper. Even though personal computers are getting more powerful and efficient, some algorithms, tasks, and problems still require too much computational power and time to run on a personal computer. For a few decades, parallelization in statistical computing had an increasing trend, and researchers put significant effort into converting or adjusting known statistical methods and algorithms in parallel. The main reasons for the transition to parallel methods are the rapid growth in the size and the volume of data and the accelerated hardware developments. In this study, we applied the parallelization technique to statistical algorithms such as Linear Regression models, Non-parametric Regression models, and the measurement error kernel regression operator (MEKRO) algorithm for variable selection in Non-parametric Regression models. Simulation studies are conducted for each algorithm and recorded their accuracy measures and elapsed times to compare and see whether parallelization methods offer significant efficiency while maintaining the accuracy level as high as their sequential versions. The overall simulation results show that parallelization of the offers a great potential of time efficiency with negligible or no changes in accuracy values.
Özet (Çeviri)
Düşük maliyetli veri toplama ve depolama yöntemleri, bilim insanlarının, şirketlerin ve hatta günlük bilgisayar kullanıcılarının yüksek boyutlu veri setlerine daha hızlı ve daha ucuza ulaşmasını sağlamaktadır. Kişisel bilgisayarlar daha güçlü ve verimli hale gelmelerine rağmen bazı algoritmalar, görevler ve problemler kişisel bir bilgisayarda çalışmak için hala çok fazla hesaplama gücü ve zaman gerektirmektedir. Son yıllarda, istatistiksel hesaplamada paralel hesaplama yöntemlerinin cazibesi artmıştır ve araştırmacılar, bilinen istatistiksel yöntemleri ve algoritmaları paralel olarak çalıştırmak veya ayarlamak için önemli çaba sarf etmektedir. Paralel yöntemlere geçişin temel nedenleri, veri boyutundaki ve hacmindeki hızlı büyüme ve hızlanan donanım gelişmeleridir. Bu çalışmada, Doğrusal Regresyon modelleri, Parametrik Olmayan Regresyon modelleri ve Parametrik Olmayan Regresyon modellerinde değişken seçimi için kullanılan Ölçüm Hatası Çekirdek Regresyon Operatörü (MEKRO) algoritması gibi istatistiksel algoritmalar için parallel hesaplama tekniği uygulanmıştır. Her bir algoritma için simülasyon çalışmaları tasarlanmış, uygulanmış ve doğruluk ölçüleri ve geçen süreler kaydedilmiştir. Kullanılan paralelleştirme yöntemlerinin bu algoritmalar için ardışık versiyonlar kadar yüksek doğruluk seviyesini korurken önemli verimlilik sağlayıp sağlamadığı tartışılmıştır. Genel simülasyon sonuçları, paralelleştirmenin, doğruluk değerlerinde ihmal edilebilir veya hiç değişiklik olmadan büyük bir zaman verimliliği potansiyeli sunduğunu göstermektedir.
Benzer Tezler
- Bitlis-Zağros bindirme ve kıvrımlı kuşağının sismotektonik özellikleri
Başlık çevirisi yok
HALUK EYİDOĞAN
- İmar planlı alanlarda konut bölgelerinin gelişimi: Trabzon için bir çözümleme
Development of residential areas in master plans:an analysis for Trabzon
NERMİN ÖKTEN
- Uyarlamalı süzgeçler
Adaptive filters
RIDVAN AYSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Üretim sistemlerinin maliyet analizi
Generation systems cost analysis
MEHMET KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Kredi kartları riskleri ve güvenlik önlemlerinin sigortacılık açısından incelenmesi
Research on the risks of credit cards and security implementations in the view of insurance
AYŞEGÜL BÖLÜKBAŞI