Application of circular regression analysis on biological data
Özet
Açısal ölçümler içeren çok sayıda doğal ve yapay senaryolar bulunmaktadır. Günlük faaliyetlerimizden metabolizmamıza kadar hepsinin doğasında dairesellik vardır. Öte yandan, dairesel istatistikler ortaya çıkana kadar uygun teknikler kullanılarak bu senaryolar çalışılmamıştır.) Dairesel istatistikler, istatistiksel analiz ve modellemenin yeni bir alanı olarak görülebilir. Bazı istatistiksel modeller verilerin dairesellik özelliklerini dikkate alırken bunun aksine bazı yöntemler, eldeki veriler açıkça dairesellik gösterseler bile tamamen daireselliği göz ardı etmektedir. Verilerin daireselliğini dikkate alan bazı modeller olmasına karşın bu modeller oldukça azdır. Bu alanlardan biri dairesel regresyon analizidir. Regresyon analizi, gelişmiş bir yöntem olmasına karşın dairesel verilere gelince hala geliştirilmesi gereken başlangıç seviyesindedir. Bu alana trend konu denilmesinin nedeni budur. Bu alanda (bilgimize göre) evrensel olarak kabul görmüş tek bir model yoktur. Nitekim, son 50 yılda birkaç veri türü için geliştirilmiş çok az dairesel regresyon modeli vardır.Bu modellerin biyolojik verilere uygulanabilirliği hala bir soru işaretindedir. (Bu modellerin biyolojik verilere uygulanabilirliği hakkında sorular vardır.) Bu tezde, farklı biyolojik veriler üzerinde dairesel regresyon modelleri uygulanmış ve bu modellerin kabul edilebilirlik, açıklık, anlamlılık ve etkinlik bakımından güçlü ve zayıf yönlerini araştırılmıştır. Dairesel regresyon analizi yeni bir konu olduğundan bu yöntem ile analizlere geçilmeden önce yöntemin temelini oluşturan dairesel veriler, dairesel dağılımlar, dairesel tanımlayıcı istatistikler ve dairesel üniformite testleri yapılarak incelenmiştir.