SOL ATRİYUM ÇAPININ TEMEL BİLEŞENLER REGRESYONU, KISMİ EN KÜÇÜK KARELER REGRESYONU VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI - AŞKIN, FATMA (Fırat Üniveristesi, 2011)
Bu çalışmada sol atriyum çapının, Temel Bileşenler Regresyonu, Kısmi En Küçük Kareler regresyonu ve Yapay Sinir Ağları ile tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçla ilk önce çoklu doğrusal regresyon analizinde parametre tahmini için yaygın olarak kullanılan En Küçük kareler metodu ve varsayımları kısaca açıklanmıştır. Ardından açıklayıcı değişkenler arasındaki bağımsızlık varsayımının bozulması durumunda oluşan çoklu bağlantı problemi incelenmiştir. Bu problemin giderilmesi için kullanılan Temel Bileşenler Regresyonu ve Kısmi En küçük Kareler Regresyonu açıklanmıştır. Son olarak Yapay Sinir Ağları açıklanmıştır. Uygulama aşamasında, Fırat Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji Polikliniğine gelen 127 hipertansif hastanın ekokardiyografi raporları prospektif olarak toplandı. Elde edilen verilerle yukarıda açıklanan yöntemlerin tümünü analiz edildi ve sonuçlar karşılaştırıldı.

In this study, it was aimed to estimate of diameter of the left atrium with Principal Component Regression, Partial Least Square Regression and Artifical Neural Networks. For this purpose, firstly, multiple linear regression analysis, Least square method that is commonly used for parameter estimates and its assumptions were briefly described. Secondly, multicollinearity problem that occur in case of failure of assumption of independence between the explanatory variables was examined. Principal components regression and partial least square regression that used to overcome this problem were described. Finally, artificial neural network was examined. In the part of application, echocardiography reports of 127 hypertensive patients who came to Cardiology Polyclinic of Medicine Faculty of Firat University were collected prospectively. The obtained data were analyzed by all of methods described above and the results were compared.
Comparison of the left atrium diameter estimations with principal components regression, partial least squares regression and artificial neural networks metods
Keywords: İstatistik