Geri Dön

Sıralı küme örneklemesiyle doğrusal regresyon modelinde parametre tahminlerinin incelenmesi

Investigation of parameter estimation in linear regression models using ranked set sampling

  1. Tez No: 165927
  2. Yazar: YAPRAK ARZU ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ALPTEKİN ESİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  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: 186

Özet

SIRALI KÜME ÖRNEKLEMESİYLE DOĞRUSAL REGRESYON MODELİNDE PARAMETRE TAHMİNLERİNİN İNCELENMESİ (Doktora Tezi) Yaprak Arzu ÖZDEMİR GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Şubat 2005 ÖZET İstatistiksel araştırmalarda, örnek birimlerinin ilgilenilen değişken balonundan ölçülmesinin, emek, zaman ve maliyet anlamında pahalı olduğu durumlarda, örnek birimleri eğer pahalı ölçüm gerektirmeyen bazı tekniklerle aynı değişken bakımından sıralanabiliyorsa, Sıralı Küme örneklemesi (SKÖ), yığın ortalamasını tahmin etmede Basit Tesadüfi Örneklemeye (BTÖ) göre oldukça etkin bir örnekleme yöntemidir. Bu çalışmada, regresyon analizinde SKÖ kullanımının model parametrelerinin tahmini üzerindeki etkileri ele alınmaktadır. Basit ve çoklu doğrusal regresyon model parametreleri, hem SKÖ hem de BTÖ'ye göre tahmin edilerek, tahmin edicüerin varyansları bakımından ortaya çıkan etkiler, göreli etkinlik ölçüsüne dayalı olarak Monte Carlo simülasyon çalışması ile incelenmiştir. Ayrıca, Barnett ve Barreto (1999)'nun önermiş olduğu SKÖ Ue tekrar eden gözlemlere sahip basit doğrusal regresyon modeli, çoklu doğrusal regresyon modeline genişletilerek, parametrelerin SKÖ'ye göre Optimal-L tahmin edicilerinin BTÖ'ye göre elde edilen tahmin edicilerden daha etkin oldukları gösterilmektedir. Bilim Kodu : 212 Anahtar Kelimeler :Basit Tesadüfi Örnekleme, Sıralı Küme Örneklemesi, Sıra istatistiği, Göreli Etkinlik, Regresyon Analizi, Optimal L-Tahmin Edici, En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici. Sayfa Adedi : 173 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. A. Alptekin ESİN

Özet (Çeviri)

INVESTIGATION OF PARAMETER ESTIMATION IN LINEAR REGRESSION MODELS USING RANKED SET SAMPLING (Ph.D. Thesis) Yaprak Arzu OZDEMHl GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY February 2005 ABSTRACT In statistical surveys, if the measurements of sampling units according to the variable under consideration is expensive in all sense, and if it is possible to rank sampling units according to the same variable by means of a method which is not expensive at all, in those cases, Ranked Set Sampling (RSS) is more efficient than Simple Random Sampling (SRS) as a sampling method in the sense of estimation the population mean. In this study, the effects of using RSS in regression analysis are considered in terms of parameter estimation. Firstly, according to RSS and SRS the estimates of parameters of regression model is obtained and then the effects concerning the variance of the estimators is investigated by Monte Carlo simulation study based on relative efficiency measure. Furthermore, simple regression model with replicated observations obtained from RSS that is proposed by Barnett and Barreto (1999) is extended to multiple regression model and it is showed that the Optimal-L estimators that are obtained based on RSS is more efficient than that's of SRS. Science Code : 212 Key Words : Simple Random Sampling, Ranked Set Sampling, Order Statistics, Relative Efficiency, Regression Analysis, Optimal L- Estimator, Best Linear Unbiased Estimator Page Number : 173 Adviser : Prof. Dr. A. Alptekin ESİN

Benzer Tezler

  1. Tez No

    84172

    Çeşitli örnekleme yöntemlerinde basit doğrusal regresyon tahmin edicileri ve uygulaması

    Simple linear regression estimators in various sampling methods and an application

    SERDAR DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA ÇINGI

  2. Tez No

    729329

    Tabakalı medyan sıralı küme örneklemesinde doğrusal olmayan maliyet fonksiyonu kullanılarak örnek çapının belirlenmesi

    Sample size allocation using nonlinear cost function in stratified median ranked set sampling

    AYŞE BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR

  3. Tez No

    849654

    Sıralı küme örneklemesine dayalı istatistiksel sonuç çıkarımı

    Statistical inference based on ranked set sampling

    ÖZGE GÜRER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU

  4. Tez No

    517507

    Statistical inference based on ranked set sampling

    Sıralı küme örneklemesine dayalı istatistiksel çıkarsama

    BEKİR ÇETİNTAV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA GÜRLER

    PROF. DR. BERNARD DE BAETS

  5. Tez No

    565535

    Ranking error models, cost and optimal set size in ranked set sampling

    Sıralı küme örneklemesinde sıralama hata modelleri, maliyet ve en uygun küme büyüklüğü

    SAMİ AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ

Geri Dön