Geri Dön

Küçük alan tahmin teknikleri ve birleşik sentetik tahmin ediciler

Small area estimation and composite synthetic estimators

PDF İndir

  1. Tez No: 170596
  2. Yazar: METİN KABALCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜSLİM EKNİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1993
  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: 77

Özet

Bu çalışmanın birinci bölümünde, mevcut küçük alan tahmin tekniklerinin dayandığı varsayımlar ile gerekli formülasyonlar verilerek tanıtılmaktadır. İkinci bölümde, küçük alan tahmin tekniklerinden olan birleşik sentetik tahmin edicilerin dayandığı temel varsayımlar açıklanmıştır. Ayrıca, dört ayrı birleşik sentetik tahmin edici tanıtılarak bir tanesinin teorik çıkarsaması yapılmıştır. Son bölümde ise, bir nüfus araştırması için derlenmiş verilere dört ayrı birleşik sentetik tahmin edici uygulanarak tahminler yapılmış ve bu verileri için hangi birleşik sentetik tahmin edicinin uygun olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In the first chapter of this study, small area techniques and necessary formulas have been introduced. In the second chapter the basic assumptions of composite synthetic estimators which are methods of small area techniques have been explained. Inroducing four different composite synthetic estimators one of them has been discussed theoretically. In the last chapter, by using census data, four different composite synthetic estimators have .been applied and the one which is better suited for census data has been determined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    134970

    Estimation of selected demographic and health indicators for provinces of Turkey from census and survey data by using small area estimation techniques

    Seçilmiş demokrafik ve sağlık göstergelerinin Türkiye'nin illeri için sayım ve alan araştırması verilerinden küçük alan kestirim yöntemleri kullanılarak hesaplanması

    AHMET SİNAN TÜRKYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    DemografiHacettepe Üniversitesi

    Demografi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JAMES M. LEPKOWSKİ

    DOÇ. DR. ATTİLA HANCIOĞLU

  2. Tez No

    657644

    A comparison of various interpolation methods in prediction and validation of marine gravity data

    Deniz gravite verilerinin belirlenmesinde ve kontrol edilmesinde farklı interplasyon yöntemlerinin karşılaştırılması

    MUHAMAD ALAIED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİHTER EROL

  3. Tez No

    863624

    State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach

    Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini

    OSMAN ALPER ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ

  4. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  5. Tez No

    684651

    Land based emission inventory and consistency analysis for WRF-Chem: Dilovası example

    WRF-Chem için arazi bazlı emisyon envanteri ve tutarlılık analizi: Dilovası örneği

    UMUR DİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

Geri Dön