Saklı Markov zincirleri ile Türkiye'deki COVID-19 yayılımının modellenmesi
Modeling of the spread of COVID-19 in Turkey using hidden Markov chains
- Tez No: 758137
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RİFAT AYKUT ARAPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: COVID 19, Epdemi, Saklı Markov modeli, COVID 19, Epidemics, Hidden Markov model
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İlk kez 2020 yılı başında görülen COVID-19 salgını, beklenmedik şekilde hızlı yayılımı ile tüm dünyada bir halk sağılığı problemi olarak ortaya çıkmıştır. Bu durum birçok ülkede sokağa çıkma yasakları, kapanmalar, seyahat sınırlamaları vb. çok sıkı önlemlerin alınmasına yol açmıştır. Salgının yayılımını durdurmak için öncelikle salgının gerçek durumunun bilinmesi gereklidir. Bunun için ise salgının doğrudan gözlemlenemeyen kendine has yayılım dinamiğinin anlaşılması gereklidir. Saklı Markov Modelleri (SMM), bir seri gözlemden yola çıkarak sistemin gerçek durumunu ve en olası geçişleri tahmin etmeyi amaçlayan rassal bir yöntemdir. Sürecin (salgının) gerçek durumu bilinmeden, duruma bağlı birtakım gözlenebilir rassal sinyallere (emisyon olasılıkları) göre en olası durum geçişlerini sağlamaktadır. Bu çalışmanın birinci aşamasında 11 Mart 2020- 11 Mart 2022 tarihleri arasındaki iki yıllık dönemde Türkiye'deki resmi vaka ve vefat sayıları gözlemler olarak alınmış ve bu veriler yardımı ile SMM parametreleri (geçiş olasılıkları ve emisyon olasılıkları matrisleri) tahmin edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, ilk aşamada bulunan SMM kullanılarak salgının on iki coğrafi bölge ve alt bölgede yayılım eğilimleri tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY The COVID-19 epidemic, which was first seen at the beginning of 2020, has emerged as a public health problem all over the world with its unexpectedly rapid spread. This situation led to the adoption of drastic measures such as curfews, closures and travel restrictions in many countries. To prevent the spread of the epidemic, first of all, it is necessary to know the real status of the epidemic. To this end, it is necessary to understand the unique dynamics of the epidemic that cannot be observed directly. Hidden Markov Models (HMM) is a stochastic method that aims to predict the real state of the system and the most probable transitions based on a series of observations. Without knowing the actual state of the epidemic, HMMs provide the most probable real state transitions according to some observable random signals (called emission probabilities) which depend on the actual state. In the first stage of the study, the officially verified number of cases and deaths in Turkey during the two-year period between March 11, 2020 and March 11, 2022 were taken as observations and the HMM parameters (state transition probability and emission probability matrices) were estimated with the help of these data. In the second stage of the study, the spread trends of the epidemic in twelve geographical regions and sub-regions were estimated by using the HMM found in the first stage.
Benzer Tezler
- Estimation of fast-food brand preferences with Markov Chains
Fast-food marka tercihlerinin Markov Zincirleri ile tahmin edilmesi
AZİZE GİZEM FINDIKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Finansman Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA FEYZA GÜNDÜZ
- Modelling precipitation data of certain regions for Turkey via hidden Markov models
Saklı Markov modeli (SMM) ile Türkiye'nin belli bölgelerine ilişkin yağış verisinin modellenmesi
NEVİN YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ BATMAZ
YRD. DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- GSM operatörü tercihinde etkili olan faktörlerin gizli Markov modelleri ile analizi
Analysis of factors that impact on GSM operator preference by using hidden Markov models
YUSUF ALİ DANIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
EkonometriAkdeniz ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE İPEKÇİ ÇETİN
- Estimation of voter movements with Markov chains
Seçmen hareketlerinin Markov zincirleri yardımı ile tahmin edilmesi
SEVİM GÜLİN KIRAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Siyasal BilimlerAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM GÜNDÜZ
- Gizli Markov modeli ile diş macunu markası tercihleri ve tercih nedenleri
Toothpaste brand preferences and reasons of preference with the hidden Markov model
SÜMEYYE ZURNACI