Geri Dön

Olasılık yoğunluk fonksiyonu için uyarlanabilir çekirdek kestirim yöntemi

The adaptive kernel estimation method for probabilitiy density function

  1. Tez No: 197126
  2. Yazar: AYBİKE VAR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Çekirdek (kernel) kestirimi, uyarlanabilir (adaptive) çekirdekkestirimi.i3, Kernel estimation, adaptive kernel estimation.1ii
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONU İÇİN UYARLANABİLİR ÇEKİRDEKKESTİRİM YÖNTEMİAybike VarÖZBu çalışmada olasılık yoğunluk fonksiyonu için değişen bant genişlikli çekirdekkestirim yöntemi ayrıntılı olarak incelenmiş ve sabit bant genişlikli çekirdek kestirimyöntemi ile karşılaştırılmıştır. Dağılımı bilinen kitlelerden seçilen farklı büyüklükleresahip örneklemler için, sabit bant genişlikli çekirdek kestirimleri ve uyarlanabilirçekirdek kestirimleri elde edilmiştir. Kestirimler toplanmış hata karelerortalamalarına göre karşılaştırılmıştır.Sabit çekirdek kestirim yöntemi ile uyarlanabilir çekirdek kestirim yöntemikarşılaştırıldığında, genellikle sabit çekirdek kestirim yönteminin, uyarlanabilirçekirdek kestirim yönteminden daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Ancakyaptığımız uygulamada, bir serbestlik dereceli ki-kare dağılımından alınanörneklemler için uyarlanabilir çekirdek kestirim yönteminin daha iyi sonuç verdiğigörülmüştür.

Özet (Çeviri)

THE ADAPTIVE KERNEL ESTIMATION METHOD FOR PROBABILITYDENSITY FUNCTIONAybike VarABSTRACTIn this study the kernel estimation with varying bandwidth for probability densityfunction is reviewed in details and compared with the kernel estimation with fixedbandwidth. The kernel estimations with fixed bandwidth and the adaptive kernelestimations have been obtained for samples in different sizes taken from masseswith known distribution. The estimations have been compared according to theirintegrated mean squared error.In the comparison of the fixed kernel estimation and the adaptive kernelestimation, it has been observed that the fixed kernel estimation generally givesbetter results than the adaptive kernel estimation. However the adaptive kernelestimation in our application is giving better results for the samples taken from chi-square distribution with one degree of freedom.

Benzer Tezler

  1. Hazard fonksiyonunun uyarlanabilir çekirdek kestirim yöntemi ile kestirimi

    Estimation of the hazard function with adaptive kernel method

    ERCAN KÜÇÜKÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOKTAMIŞ ÖZİZ

  2. Regresyon fonksiyonlarının uyarlanabilir Nadaraya-Watson çekirdek kestirimleri

    Adaptive Nadaraya-Watson kernel estimations of regression functions

    SERDAR DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ

  3. Sıralı küme örneklemesi ile uyarlanabilir çekirdek yoğunluk tahmini

    Adaptive kernel density estimation with ranked set sampling

    ÖZLEM MUHTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR DEMİR

  4. Uyarlanabilir akıllı yüzeyler ile destekli iletişim sistemlerinde farklı gürültü analizleri

    Different noise analysis of relonfigurable intelligent surface assisted cammunilation systems

    DAMLA GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNuh Naci Yazgan Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BİLİM

  5. Pressure analysis of wellbore using Lattice Boltzmann method

    Lattıce Boltzmann yöntemiyle kuyuiçi basınç analizi

    AMIR TOOSI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN