Ağır kuyruklu dağılımlarda konum parametresinin analizi
Analysis of location parameter in heavy-tailed distributions
- Tez No: 167890
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR KÖKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Konum Parametresi, Ağır Kuyruklu Dağılımlar, Etkinlik, Dayanıklı Konum Tahmin Edicileri. 111, Location Parameter, Heavy-tailed Distributions, Efficiency, Robust Location Estimators. iv
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 46
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
- 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
2022
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT OKATAN
- 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
2021
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ
- 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
2014
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT
- Talep miktarları ağır kuyruklu Gamma-g sınıfından dağılıma sahip (s,S) tipli envanter modellerin yaklaşık yöntemlerle incelenmesi
Investigation of inventory model of type (s,S) with asymptotic metdods when demand distributions are in heavy tailed Gamma-g class
BÜŞRA ALAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
MatematikKaradeniz Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY KESEMEN
- Statistical time series analysis methods with applications to portfolio management
İstatistiksel zaman serisi analiz yöntemleri ile portföy yönetimi uygulamaları
YAMAN KINDAP
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY