Veriyi kesikli hale getirme ve Bayes ağ modellemesi: R'de bir vaka çalışması

Bayes ağları, bir değişkenler dizisi üzerinde bir olasılık dağılımının grafiksel bir gösterimidir ve yönlendirilmiş asiklik grafiği (DAG) ve bir dizi olasılık dağılımından oluşur. Bu tezin amaçlarından birisi, Bayes ağları ve veri ayrıştırma teorilerini incelemek ve bu konular hakkında bilgi vermektir. İkinci amacı ise, sürekli değişkenler içeren veriyi, ayrıştırma yöntemi kullanarak kesikli hala getirmek ve kesikli Bayes ağları oluşturmaktır. Bir diğer amacı ise, veri ayrıştırmasında kullanılan iki yöntemin etkisinin Bayes ağlarının performansları üzerindeki etkilerini karşılaştırmaktır. Son amacı ise, Bayes ağ modellemesini kullanarak Beck Depresyon Ölçeği, Beck Umutsuzluk Ölçeği ve Rosenberg Benlik Saygısı Ölçeği puanları ile demografik ve sosyo-ekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin boyutunun incelenmesidir. Bu çalışmadaki veri seti 823 üniversite öğrencisine ait 21 sürekli ve kesikli psikiyatrik, demografik ve sosyo-ekonomik değişkenden oluşmaktadır. \bigskip Sürekli değişkenler bilgi koruyan ayrıştırma yöntemi (IPD) ve literatürde ki bilgiyi kullanarak sınıflandırma olmak üzere iki farklı yöntemle kesikli hale getirilir. Bunun ardından, 2 farklı kesikli Bayes ağ modeli istatistiksel program R'de oluşturulur ve sonuçlar sayı ve grafiklerle verilir. Bu çalışmadaki önemli sonuçlardan bir tanesi, birinci modelde cinsiyetin öğrencilerin depresyon seviyeleri üzerinde önemli bir etkisinin olduğu ve kadın öğrencilerin daha yüksek depresyon seviyelerine sahip olma olasılığının daha yüksek olduğudur. İkinci modelde ise sosyal aktivite durumunun öğrencilerin depresyon seviyeleri üzerinde önemli bir etkisinin olduğudur. Ayrıca, her iki modelde de, depresyonun umutsuzluk seviyesi üzerinde pozitif, benlik saygısı üzerinde ise negatif etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Buna ek olarak, iki Bayes ağ modeli performans açısından BIC ve özgüllük değerleri kullanılarak karşılaştırılmış ve verisi bilgi koruma yöntemi kullanılarak kesikli hale getirilen modelin performansının daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır.