Geri Dön

Generating random variaties with a given hazard rate

Risk oranından yararlanılarak rassal değişken üretimi

  1. Tez No: 129306
  2. Yazar: EVRİM ÖZGÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Evrensel algoritmalar, Hata oranı, Rastgele değişken üretimi, Risk oranı, Universal algorithms, Error rate, Random variate production, Hazard rate
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET RİSK ORANINDAN YARARLANILARAK RASSAL DEĞİŞKEN ÜRETİMİ Literatürde hata oranı ya da anlık oran olarak da karşılaşılabilen risk oram; mühendislik, biyomedikal ve sosyoekonomik bilimlerini içeren çok geniş bir uygulama alanına sahiptir. Rassal değişken üretimi, herhangi bir dağılım üzerinden rassal değişkenler elde etme olarak tanımlanabilir. Bazı durumlarda rassal değişkenler risk oranı ile karakterize edilirler. Risk oranından dağılım fonksiyonu eldesi çoğu zaman oldukça zor veya imkansızdır. Dolayısıyla, dağılım fonksiyonu hesaplamaya gerek kalmaksızın rassal değişken üretimine olanak veren yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın ana amacı, risk oranından yararlanarak rassal değişken üreten yöntemlerin incelenmesi, uygulanması ve geliştirilmesidir. Literatürde bulunan, azalan risk oranına sahip dağılımlar için geliştirilmiş evrensel algoritmaların performansları incelenmiştir. Bununla beraber, artan ve u şeklindeki risk oranları için yeni evrensel algoritmalar tasarlanmıştır. İncelenen tüm algoritmaların homojen olmayan Poisson süreçleri için de kullanılabilecekleri gösterilmiştir. Tüm algoritmalar C programlama dili kullanılarak kodlanmıştır. Algoritmaları test etmek için, Ki-Kare (%2) testinin yanısıra, risk oranının tahminine dayalı farklı bir test kullanılmıştır. Test sonuçları literatürde yer alan azalan risk oranları için kullanılan iki algoritmanın ve artan risk oranlan için bizim tasarladığımız dört yeni algoritmanın doğru olarak çalıştığını ortaya koymuştur. Bu algoritmalar, üssel bir rassal değişkenin üretimine nispeten 2 ila 20 kez daha yavaştırlar.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT GENERATING RANDOM VARIATES WITH A GIVEN HAZARD RATE The hazard rate, also known as the failure rate or instantaneous rate, has a wide field of applications including the engineering, biomedical and socioeconomic sciences. Generating a random variate can be explained as the activity of obtaining an observation on (or a realization of) a random variable from the desired distribution. There are some situations where the random variates are characterized by their hazard rate. Often, it is rather difficult or impossible to obtain the distribution function. Therefore, we need some methods that enable us to generate random variates without computing the distribution function. The main subject of this study is, to investigate, implement and improve the methods for generating random variates from a given hazard rate. We examine the performance characteristics of the universal algorithms for decreasing hazard rates that are already found in the literature. Additionally, we design new universal algorithms for increasing and u-shaped hazard rates. All the algorithms included in this study are also shown to be applicable to the nonhomogeneous Poisson processes. The algorithms are coded in the C programming language. For testing the algorithms, in addition to the Chi-Square (%2 ) test, a different testing method based on the estimation of the hazard rate is used. These tests showed that our implementations of the two algorithms for decreasing hazard rate found in the literature and of the four new algorithms for increasing hazard rate work correctly. They are between 2 and 20 times slower than generating an exponential random variate.

Benzer Tezler

  1. Toplamsal aritmetik yarı gruplarda bağımsız rastgele değişkenlerin toplamları

    Sums of independent random variables on additive arithmetical semigroups

    ERDENER KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MatematikMersin Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAHREDDİN ABDULLAYEV

  2. Finansal oranlı yapay sinir ağı modeli ile hisse değeri değişimi tahmini

    Stock price forecasting with a financial ratio based neural network algorithm

    MUSTAFA TANYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SARUCAN

  3. Yansıtan ve tutan bariyerli Yarımarkov rasgele yürüyüş süreci üzerine

    On The Semi-Markovian Random Walk Process with Reflecting and Delaying Barriers

    SELAHATTİN MADEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    MatematikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İHSAN ÜNVER

  4. Rastgele kesir mertebeden adi ve kısmî diferansiyel denklemlerin adomian ayrıştırma yöntemi ile çözümleri

    Solutions of ordinary and partial differantial equations of random fractional with adomian decomposition method

    NİHAL ATASOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikGümüşhane Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MERDAN

  5. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ