Doğrusal olmayan büyüme modellerinde ve normal dağılım karışımlarında parametre tahmini - balık kitleleri üzerine uygulama -
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 169855
- Danışmanlar: DR. ERDAL GÜRKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1984
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
-104- ÖZET Bu çalışmada, doğrusal olmayan büyüme modellerinde parametre tahmini için bir yöntem ve büyümeye ilişkin dağılım karışımları çözümlemelerinde kullanılabilecek bir teknik sunulmuştur. Üç bölümden oluşan çalışmanın, İkinci Bölümünde para metre tahmini ve optimizasyon arasındaki ilişki belirlenerek, genel kavramlar ve yöntemler açıklanmıştır. Doğrusal olmayan modellerin özel durumları olan büyüme modelleri ve dağılım karışımları ile ilgili genel kavramlar ve yöntemler yine bu bölümde verilmiştir. Çalışmanın özgün kısmını oluş turan Üçüncü Bölümde, i) Doğrusal olmayan büyüme modellerinde parametre tahminine ilişkin bir yöntem ve balıkçılık verileri üzerine uygulaması verilmiştir. ii) Yeni yöntem ile bulunan parametre tahminleri Marguardt (1963) yöntemi ile bulunan parametre tahminleri ile karşılaştırılmıştır. Yeni yöntemin başlangıç parametre tahmini gerektirmemesi nedeniyle daha kullanışlı olduğu sonucuna varılmıştır.-105- iii) Konuyla ilgilenen uygulayıcılara yardımcı oluna bileceği düşüncesi ile yeni yönteme ilişkin hazırlanan bilgisayar programı EK I'de verilmiştir. iv) Dağılım karışımları çözümlemesinin büyümeyi açıklamak amacıyla kullanılmasına ilişkin yeni teknik ve balıkçılık verileri üzerine uygulaması sunulmuştur. v) Yeni teknik, Macdonald (1979) yöntemiyle karşılaştırılmıştır. öncel bilgi olmaması durumunda yeni teknik ile parametre tahmini elde etmenin işlem kolaylığı sağladığı görülmüştür. Balıkçılık ve diğer nedenlerle, sürekli eksilen balı-k kaynaklarında, kaynakların sürekliliğinin sağlanabilmesi için, balıkçılık yöntemlerinin belirlenmesi, örneğin ağ büyüklüklerinin seçimi gibi konularda önlemler alınması gerekmektedir. Su önlemlerin alınabilmesi için kaynaklardaki balıkların yaş, büyüklük ve miktarları gibi bilgilerin toplanması gerekmektedir. Uzunluk dağılımından yaş büyüklüklerinin ve yüzdelerin saptanması amacıyla kullanılan dağılım karışımları çözümlemesinde, uzun zaman alan yaş ölçümü gerekmediğinden, kullanımının yaygınlaştırılması, kısa zamanda karar geliştirilmesi açısından önemlidir.
Özet (Çeviri)
-106- SUMMARY This study presents a method for the estimation of parameters in nonlinear growth models and a technique for the analysis of mixture distributions faced in growth problems. The relation between parameter estimation and optimization is stated and general concepts and methods are given in the Second Section of the study whxch consists of three sections. The general concepts and methods related to growth models and mixture distributions which are special cases of nonlinear models are also giv.en in this section. The Third Section constitude the original part of the study in which, i) A method to estimate the parameters of nonlinear, models and the application of it to the fisheries data are presented. ii) Parameter estimates obtained with the new method and estimates found using the Marquardt (1963) method are compared. It is. concluded that the new method is more suitable and practical in applications, because it does not require starting values for parameter estimation.-107- iii) The computer program prepared for calculations of new method which will be usefull for the researchers interested in this subject is given in Appendix I. iv) A new technique for the use of mixture distributions analysis to explain growth structure and its application on fisheries data are given. v) The new technique is compared with the Macdonald (1979) method. It is seen that parameter estimation with the new technique in the case where there is no prior information is adventageous f or the simplicity of calculations. The determination of fishing methods and their characteristics such as specification of meshes net size, etc. are needed to decide which measures to be taken for the. preservation of fish resources being exploited by fishing and other causes. The collection of data related to fish stock in resources, such as age, size and quantities are necessary for the determination of the measures to be taken. The use of mixture distribution analysis for the estimation of age-sizes and proportions will be beneficial to take immediate measure and decisions, because this method does not require age determination which is a laborious task.
Benzer Tezler
- Menkul kıymet analizi ve portföy yönetimi İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda bir uygulama
Başlık çevirisi yok
FATMA SAHİLLİOĞLU(GÜNEŞ)
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
İşletmeİstanbul ÜniversitesiUluslararası İşletmecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. BÜLENT PAMUKÇU
- Büyüme modeli parametrelerin tahmininde dirençli bayesian yaklaşımı
Robust bayesian approach estimation of growth model parameters
ALİ ÖZTÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatAydın Adnan Menderes ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR KIZILKAYA
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Finansal kriz modelleri çerçevesinde Türkiye'nin kriz öngörü modelininin geliştirilmesi
Developing of Turkey's forecasting model of crisis within the framework of financial crisis models
HOŞENG BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKET IŞIL AKGÜL
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ