Pandemi Süreçlerinde S-I-R Gruplarının Tahmini: Farklı Regresyon ve Diferansiyel Modellerin Performans Analizi

Authors : Hamit Armağan, Ulas Yamanci

Pages : 465-473

Doi:10.19113/sdufenbed.1683335

View : 54 | Download : 18

Publication Date : 2025-08-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı, pandemi süreçlerinde hastalık şüphesi taşıyan sağlıklı bireyler (S- susceptable), hastalığa yakalanan bireyler (I- infected) ve iyileşen ya da vefat eden bireylerden (R- recovered) oluşan S-I-R gruplarının sayısını tahmin etmek için farklı regresyon modellerinin performansını değerlendirmektir. Türkiye\\\'deki COVID-19 verileri Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı\\\'nın resmi internet sitesinden alınmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti, pandeminin başlangıcından itibaren seçilen zaman dilimini kapsamakta ve günlük S-I-R grup sayılarını içermektedir. Polinom regresyonu, Fourier regresyonu, Gauss regresyonu ve sin toplamı regresyonu gibi farklı regresyon modelleri incelenmiş ve tahmin performansları analiz edilmiştir. Ayrıca, Chebyshev polinomlarına dayalı doğrusal olmayan bir denklem sistemi olan SIR modelinin diferansiyel çözümleri ile karşılaştırılmıştır. Performans ölçütleri olarak R² (RSquare- Determination Coefficient) ve Ortalama Hatanın Karekökü (RMSE- Root Mean Squared Error) kullanılmıştır. Sonuçlar, farklı regresyon modellerinin S-I-R gruplarının sayısını tahmin etmedeki performansını değerlendirerek pandemi süreçlerinin analizi için en uygun modelin belirlenmesine katkı sağlamaktadır.
Keywords : Covid-19, SIR Yayılım Modeli, Gauss Regresyonu, Fourier Regresyonu, Sinüs Regresyonu, Diferansiyel Denklem Tabanlı Regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL