Frechet dağılımlar ailesinin alt ve üst sınırlarının simetrisinin araştırılması
Symmetry of upper and lower bounds for Frechet class of distributions
- Tez No: 133219
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kovaryans, kadran bağımlılığı, Frechet dağılım ailesi, Farlie-Gumbel-Morgenstern dağıhm ailesi, konsantrasyon fonksiyonu, Frechet dağılımı, Yoğunluk fonksiyonu, Covariance, quadrant depence, Frechet class of distribution, Farlie- Gumbel-Morgenstern class of distribution, concentration function, Frechet distribution, Quadrant dependence, Density function
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi FRECHET DAĞILIM AİLESİNİN ALT VE ÜST SINIRLARININ SİMETRİSİNİN ARAŞTIRILMASI Şiringül KILIÇ Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Yalçın TUNCER Bilindiği gibi, Frechet Dağılımlar ailesi aynı marjinal dağılımlara sahip ortak dağılımlar ailesidir. Bu aile boş değildir. Bir alt ve üst sının bulunmaktadır. Eğer X ve Y rastgele değişkenleri Fx(x) ve Fy(y) gibi marjinal dağılımlara sahipse, bu marjinal dağılımları doğuran tüm F(x,y) ortak dağılımları r(Fx(x),FY(y)) ile simgelenen bir aile oluşturmaktadır. Buna, İki Değişkenli Frechet Dağılım Ailesi denilmektedir. Bu aile de, V(x,y) e R2 için, en azından F*(xy) = min(Fx(x)4rYÖ')) FW) = Fx(*).FY(y) T(xy) = max(Fx(*) + FY(y) - 1,0) gibi üç dağılım bulunduğu bilinmektedir. Bunlara sırasıyla Frechet ailesinin üst sının, bağımsızlık hali, Frechet ailesinin alt sınır denmektedir. Buna göre, V(jy) e R2 ve F(*,y) e r(FxW^Y(y)) için r(x^)SF(^)SF+(x<)') dir. Notasyon olarak, C+(X,Y) = JJ (7*(.x,y)-F\x,y))dxdy CT(X,Y) = JJ (J?-(x,y)-F0(x,y))dxdy dir. Bu çalışmada CXX.Y) = -C(X,Y) olup olmadığı araştırılmıştır. 2003, 30 sayfa
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis SYMMETRY OF UPER AND LOWER BOUNDS FOR FRECHET CLASS OF DISTRIBUTIONS Şiringûl KILIÇ Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Statistics Supervisor: Prof. Dr. Yalçın TUNCER We know that Frechet class of distribution is a class of joint distributions which have same marginal distributions. This family is not empty. It has lower and upper bounds. If X and Y random variables has a marginal distributions like Fx(x) and Fy(y), All joint distributions which produce these marjinal distributions constitute a class symbolized by r(Fx(x),FyO')). It is called two-value Frechet class of distribution. In this class, we have F*(xj>) = min(Fx(*),FYG')) F°(^) = FxW.FY(y) F-(jy) = max(Fx(x) + Fy(y) - 1,0) There are at least three distributions in r(Fx(x),FYÖ>)). These are respectively, the Frechet upper bound, the independence case, and the Frechet lower bound for the class. Thus, V(x^) e R2and for FÇc,y) e r(Fx(x),Fy(y)) In this study, we seek whether (^(X.Y) = -C(X,Y) not, where C+(X,Y) = JJ (r(x,y)-F°(x,y))dxdy Cr(X,Y) = jj (f-(x,y)-F0(x,y))dx<iy 2003, 30 pages
Benzer Tezler
- Dönüştürülmüş dağılımlarda meta-sezgisel yaklaşımlar ile parametre tahmini
Metaheuristic approaches to parameter estimation in transmuted distributions
SHUAIB MURSAL İBRAHIM
- Direct and inverse electromagnetic wave scatteringrelated to rough surfaces
Engebeli yüzeylere ilişkin ters ve düz elektromanyetik saçılma problemleri
AHMET SEFER
- Görüntülerdeki eksik kısmın tamamlanması amaçlı derin öğrenme temelli hibrit bir model geliştirilmesi
Development of a deep learning based hybrid model to complete the missing part in the images
HASAN BASRİ AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Akdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
