Small domain estimation techniques for official statistics based on sample surveys
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 12885
- Danışmanlar: DOÇ.DR. H. ÖZTAŞ AYHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Sentetik tahminler, Küçük alan tahmin leri, Sayım sonrası tahminleri, Doğrusal modeller
- Yıl: 1991
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
ÖZET ÖRNEK VERİLERİNE DAYANAN RESMİ İSTATİSTİKLER İÇİN KÜÇÜK ALAN TAHMİN YÖNTEMLERİ ÖZCAN, Çevriye İstatistik Bölümü, Y. Lisans Tezi Tez Yöneticisi: Doç. Dr. H.öztaş Ayhan 97 Sayfa, Şubat 1991 Farklı büyüklüklere sahip alanlarda tahminler yapmak için bazı teknikler geliştirilmiştir, örnek verileri ile toplam nüfus ve büyük alanlar için tahminler hesaplanmakta dır. Küçük alanlar için de bu veriler kullanılarak bazı modellere dayanan tahminler yapılmaktadır. Bunu yaparken sosyal ve ekonomik özellikleri yansıtan yardımcı bilgiler kul 1 anı lmak tadır. Burada bu tekniklerin veri özellikleri ve kısıtlama- larıyla birlikte metodolojileri verilmiştir. Araştırma sonuçlarını küçük alanlar için kullanırken aynı zamanda hataları üzerinde de durmak gerekmektedir. Çünkü teknik lerin güvenirliliği ve kesinliği birbirinden farklıdır. Varolan teknikler performanslarına göre kısaca açık lanmıştır. Bir çok teknik mevcut olmasına rağmen belli başlı teknikler üzerinde durulmuştur. Daha sonra günümüzde yapılan ve gelecekte yapılması gereken yaklaşımlar anlatıl mıştır. Bütün bunlar teoriler, örnek makaleler ve alıştır malarla desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SMALL DOMAIN ESTIMATION TECHNIQUES FOR OFFICIAL STATISTICS BASED ON SAMPLE SURVEYS ÖZCAN, Çevriye Department of Statistics, M.Sc, Thesis Supervisor: Assoc.Prof. Dr. H.öztaş Ayhan 97 Pages, February 1991 Various techniques have been developed for small domain estimation since estimates are needed for many domains. Sample surveys provide estimates of population characteristics for the total population as well as for large areas. For small domain estimation, auxiliary information is combined with survey results through specified models. These models can be simple or composite. The basic methodologies of these techniques are presented together with their data requirements and limitations. When survey data are used for small domain estimation, the accuracy of the technique is also considered. The existing techniques are studied according to their performance for further applications. Current approaches are also reviewed and possible approaches for future studies are indicated. All of them were supported by theories, articles and a case study. Key Words! Synthetic estimates; Small domain estimates; Postcensal estimates; Linear models Science Code: 406.02.01 111
Benzer Tezler
- Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme probleminde tekrarsız kromozom destekli paralel genetik algoritma uygulaması
A parallel genetic algorithm application with nonrepetitive chromosome improvement for resource constrained project scheduling problem
ŞAFAK EBESEK
- Small domain estimation techniques for census and survey data
Sayım ve araştırma verileri için küçük alan tahmin teknikleri
R. A. SELİM DELİLOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZTAŞ AYHAN
- Küçük alan kestirim teknikleri ve Bolu İli işsizlik oranının kestirimi üzerine bir uygulama
Small domain estimation techniques and an application for estimating the unemployment rate in bolu province
VOLKAN SEVİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ULUSOY
- Frequency domain techniques for motion estimation
Hareket kestirimi için frekans ortamı teknikleri
METEHAN ALTUNLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR