Geri Dön

Ağır kuyruklu dağılımlarda konum parametresinin analizi

Analysis of location parameter in heavy-tailed distributions

PDF İndir

  1. Tez No: 167890
  2. Yazar: BAHATDİN DAŞBAŞI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR KÖKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Konum Parametresi, Ağır Kuyruklu Dağılımlar, Etkinlik, Dayanıklı Konum Tahmin Edicileri. 111, Location Parameter, Heavy-tailed Distributions, Efficiency, Robust Location Estimators. iv
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET AĞIR KUYRUKLU DAĞILIMLARDA KONUM PARAMETRESİNİN ANALİZİ DAŞBAŞI, Bahatdin Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Ana Bilim Dalı Danışman : Yrd. Doç. Dr. Onur KÖKSOY Haziran 2005, 46 sayfa Konum parametresinin klasik tahmin edicileri ağır kuyruklu dağılımlara karşı oldukça duyarlı davranışlar sergilemektedir. Ağır kuyruklu dağılımlar, normal dağılıma kıyasla, kuyruklarda daha fazla yığılmaya neden olurlar ve özellikle küçük örnek çaplarında aykırı değerler üretme eğilimindedirler. Ağır kuyruklu dağılımlar ailesinin bazı üyeleri s -bozulmuş normal dağılımlardır. Bu çalışmada, s -bozulmuş normal aile üzerinde tasarlanmış Monte-Cario simulasyonu ile değişik tahmin edicilerin dayanıklılık özellikleri araştırılacaktır. Normal dağılımı bozmada kullanılacak simetrik dağılımlar, varyansı birden büyük olan normal dağılım, bir, beş ve on serbestlik dereceli t dağılımı ve konum parametresi sıfır ve dağılma parametresi bir olan Laplace dağılımıdır. Karşılaştırma kriteri olarak hata kareler ortalamasına bağlı göreli etkinlikler ve normale uyumun testi için Anderson-Darling istatistiği önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY ANALYSIS OF LOCATION PARAMETER IN HEAVY-TAILED DISTRIBUTIONS DAŞBAŞI, Bahatdin Niğde University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Mathematics Supervisor : Assist. Prof. Onur KÖKSOY June 2005, 46 pages The classical estimators of the location are quite sensitive to distributions which have heavy tails. Heavy-tailed distributions place more mass in the tails compared to the normal distribution. These heavy-tailed distributions are much more likely to give rise to outliers in small samples than we can expect from the normal distribution. Some members of this family include the so-called e -contaminated normal distributions. In this study we utilize the s -contaminated family and design a Monte Carlo experiment to investigate the robustness properties of a variety of different estimators. Three types of symmetric densities are considered for generating data, specifically a normal distribution with variance greater than one, a t with one, five and ten degrees of freedom, and a Laplace with location zero and scale one. The relative efficiencies based on the mean square error criteria are computed and used for comparative purposes. The Anderson-Darling statistic will also be used to compare the fit of different distributions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    769827

    Modeling spike-band extracellular background activity using Johnson's SU distribution

    Aksiyon potansiyeli bandındaki hücre dışı arka plan etkinliğinin Johnson SU dağılımı kullanılarak modellenmesi

    MELİH YILMAZ ÖGÜTCEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT OKATAN

  2. Tez No

    389419

    Determination of the effects of reversible lane operation on lane utilization by using microscopic traffic variables case study: Bosphorus bridge

    Ek şerit uygulamasının etkilerinin mikroskopik trafik değişkenleri kullanılarak belirlenmesi:Boğaziçi köprüsü örneği

    PEGAH DADRAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT

  3. Tez No

    681154

    Development of single-frame methods aided kalman-type filtering algorithms for attitude estimation of nano-satellites

    Nano-uydularda yönelim kestirimi için tek-çerçeve yöntemlere dayali kalman-tipi filtreleme algoritmalarinin geliştirilmesi

    DEMET ÇİLDEN GÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

    PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ

  4. Tez No

    1002978

    New Algorithms and Planning Strategies for Collaborative Visual SLAM on Unmanned Air Vehicles

    İnsansız Hava Araçları Üzerinde İşbirlikçi Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama İçin yeni Algoritma ve Planlama Stratejileri

    GÜVEN ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP GENÇ

  5. Tez No

    935011

    (s,S) tipli yarı Markov envanter modellerinin ağır kuyruklu talep ve ağır kuyruklu müdahaleler ile incelenmesi

    Investigation semi-Markovian inventory model of type (s,S) with heavy tailed demand and heavy tailed interference of chance

    HACER HİLAL HASANÇEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MatematikRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI BEKTAŞ KAMIŞLIK

Geri Dön