Geri Dön

Sonradan tabaklama yönteminde boş tabaka olması durumunda yığın ortalamasına ilişkin tahmin edicilerin karşılaştırılması

Comparing estimators of population mean when there is a empty strata in post stratification method

  1. Tez No: 155905
  2. Yazar: SİNEM TUĞBA ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ALPTEKİN ESİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

SONRADAN TABAKALAMA YÖNTEMİNDE BOŞ TABAKA OLMASI DURUMUNDA YIĞIN ORTALAMASINA İLİŞKİN TAHMİN EDİCİLERİN KARŞILAŞTIRILMASI (Yüksek Lisans Tezi) Sinem Tuğba ŞAHİN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2004 ÖZET Sonradan tabakalama yönteminde, yığından seçilen n birimlik örnek tabakalara paylaştırıldığında, tüm tabakalarda örnek birimi varsa klasik sonradan tabakalama yöntemi kullanılarak yığın ortalaması tahmin edilmektedir. Bununla birlikte, sonradan tabakalama da küçük örnek çapıyla çalışıyorken yada en az bir tabakanın ağırlığı çok küçükken, n birimlik örnek tabakalara paylaştırıldığında, bazı tabakalara hiç örnek birimi düşmemesi yani boş tabaka elde edilmesi durumuyla karşılaşılır. Bu durumda, klasik sonradan tabakalama yöntemi kullanılamaz. Bu çalışmada, sonradan tabakalamada boş tabaka elde edilmesi durumunda yığın ortalamasının tahmin edilmesinde kullanılan birleştirilmiş tahmin edici, Doss'un Tahmin edicisi, çoklu ters örnekleme üstüne kurulmuş |x'nün ardışık tipteki tahmin edicisi ve üstten kesilmiş çoklu ters örnekleme tahmin edicisi tanıtılmış ve bu tahmin edicilerin, tabaka ortalamaları arasındaki fark büyük ve tabaka içi varyanslar küçükken hangisinin bir diğerine göre daha etkin olduğu incelenmiştir. Bilim Kodu :212 Anahtar Kelimeler : Sonradan tabakalama, boş tabaka, birleştirilmiş tahmin edici, Doss'un tahmin edicisi, çoklu ters örnekleme tahmin edicisi, üstten kesilmiş çoklu ters örnekleme tahmin edicisi Sayfa Adedi : 170 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. A. Alptekin ESİN

Özet (Çeviri)

COMPARING ESTIMATORS OF POPULATION MEAN WHEN THERE IS A EMPTY STRATA IN POST STRATIFICATION METHOD (M.Sc. Thesis) Sinem Tuğba ŞAHİN GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2004 ABSTRACT In post stratification method, if there is a sample unit in all strata, population mean is estimated by using classic post stratification method when these unit sample strata's which are selected from population, are shared with respect to investigated variable. In addition to this, corresponding none sample unit to some strata it means, providing empty strata situation is confronted when sharing n unit sample population, while working with small samples or what ever one or more population weight are very small. In this kind of situation, classic post stratification method should not be used. In this study, introduced four estimator used to estimate the population mean. It was examined that in which situation which estimator was more efficient than the other when empty strata is provided in post stratification method. Science Code : 212 Key Words :Post stratification, empty strata, collapsed strata estimator, Doss' estimator, multiple inverse sampling estimator, truncated multiple inverse sampling estimator Page Number : 170 Adviser : Prof. Dr. A. Alptekin ESİN

Benzer Tezler

  1. Tez No

    829065

    Hidrolojik sapan değer tespitine yeni bir yaklaşım

    A new approach to hydrologic outlier detection

    AHU DEDE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU

  2. Tez No

    878272

    Hesaplamalı tasarım ve analog yapma süreçlerinin bütünleştirilmesi üzerine bir metodoloji: Örme algoritmalarıyla oluşturulmuş lifli hafif strüktürler

    A methodology on integrating computational design and analog making processes: Fibrous lightweight structures formed by knitting algorithms

    AHMET KELEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL YAZICI

  3. Tez No

    803912

    Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case

    Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme

    NECMETTİN BAYAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  4. Tez No

    645583

    Oyunu okumak: Spor paradigmasını yeniden yorumlamak

    Reading the game: Reinterpreting the sports paradigm

    SERHAT KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sporİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖNER

  5. Tez No

    110603

    Bilişsel öğrenim biçemleri ve öğrenci-merkezli bir yabancı dil öğretim modeli önerisi

    Cognitive learning styles and a suggested learner-centred foreign language learning model

    ABDÜLKADİR KABADAYI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Eğitim ve ÖğretimSelçuk Üniversitesi

    Çocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET SABAN

Geri Dön