Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Temel Tıp Bilimleri, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ZEYNEP BAHAR KILINÇ
Danışman: İlker Ünal
Özet:
Toplum üzerinde sağlık,
ekonomik ve kültürel gibi yönlerden ciddi etkiler yaratan salgının kontrol
altına alınabilmesi için, hastalık nedenlerinin belirlenmesi, bulaşın
engellenmesi ve hastaların hızlı şekilde tedavi edilmesi gerekmektedir. Bu
basamakların geçilmesinde özellikle hastalığın seyri ve vaka sayıları büyük
önem taşımaktadır. Bu nedenle, mevcut vakalardan hareketle ilerleyen dönemlerde
ortaya çıkabilecek yeni vakaların sayısını belirleyebilecek matematiksel
modellere her zaman ihtiyaç duyulmuştur. 20.yy başlarında popülerliği artan bu
modeller tahmin başarıları yönünden değişkenlik göstermektedir. Bu tez
çalışmasında bu modellerden sıklıkla kullanılan SIR modeli ve ARIMA modeli
Covid-19 pandemi verileri kullanılarak karşılaştırılmış ve üstünlük ve eksiklikleri
belirlenmiştir.
Tez çalışmasında Almanya,
Amerika, Türkiye ve Çekya ülkelerinin ilk vakasının görüldüğü günden
başlayarak, 550 günlük verileri kullanılmıştır. SIR modelinin parametrelerini
tahmin edebilmek için geriye yönelik 3, 5 ve 7 günlük değerler kullanılmıştır.
Günlük vaka sayıları ve günler arası ötelenme görülebildiği için haftalık
toplam vaka sayıları modeller kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu nedenle ARIMA
modelinde frekans değeri 365 ve 52 olarak alınmıştır. Tahmin başarıları hata
değerleri ortalamasının karekökü (RMSE) ve seyir (trend) grafikleri ile
incelemiştir.
Yapılan analizler sonucunda
tüm ülkeler için geçerli olmak üzere SIR modelinde parametre tahmini için
kullanılacak geriye yönelik gün sayısının etki ettiği gözlenmiştir. Buna göre
genellikle 5 veya 7 günlük geçmiş bilginin tahmin başarısını arttırdığı gözlenmiştir.
ARIMA modelinin günlük vaka tahminlerinde haftalık vaka tahminlerine göre daha
az hata yaptığı görülmüştür.
Bu çalışmanın sonucunda
modellerin birbirleri üzerinde belirgin bir üstünlüğü olmadığı ve SIR modelinde
parametre tahmininde en az 5 günlük veriye ihtiyaç olduğu, ARIMA modellerinde
ise haftalık vaka tahminleri için daha uzun veri periyotlarına ihtiyaç olduğu belirlenmiştir.