Geri Dön

Karma dağılım modellerinde bileşen sayısını tahmin etmek için yöntemler

The methods for estimating the number of components in mixture distribution models

  1. Tez No: 198144
  2. Yazar: NAZİF ÇALIŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. HAMZA EROL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bileşen sayısının belirlenmesi, EM algoritması, Bilgikriteri, Karma dağılım modeli, Parametre tahmini, Determining the number of components, Expectation andmaximization algorithm, Information criterion, Mixture distribution model, Paramater Estimation
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Karma dağılım modelleri, incelenen karakteristiklere göre homojen olmayanya da heterojen yapıdaki kitleleri modellemek için kullanılır.Bu çalışmada karma dağılım modellerinde bileşen sayısını tahmin etmek içinyöntemler incelenmiştir. Bu amaçla çalışmanın giriş bölümünde karma dağılımmodelleri hakkında önbilgi verilmiş ve ikinci bölümde karma dağılım modellerinintarihsel gelişimi açıklanmıştır. Üçüncü bölümde karma dağılım modelleri içingösterimler verilmiştir. Dördüncü bölümde karma dağılım modellerinde bileşensayısını belirlemek için kullanılan grafiksel yöntemler üzerinde durulmuştur. Beşincibölümde likelihood oran test istatistiği kullanılarak karma dağılım modellerindebileşen sayısının belirlenmesi ele alınmıştır. Altıncı bölümde karma dağılımmodellerinde model seçiminde kullanılan bilgi kriterleri incelenmiştir. Yedincibölümde bir veri grubu için bileşen sayısı belirlendikten sonra bileşenlere aitparametrelerin tahminleri verilmiştir. Sekizinci bölümde bir veri grubu üzerinde,anlatılan yöntemlerin uygulamaları ele alınmıştır. Son bölümde sonuç ve önerilertartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Mixture distribution models can be used for modelling of non-homogeneousor heteregeneous structure of a population with respect to the interestedcharacteristics.In this study, the methods for estimating the number of components inmixture distribution models are examined. For this purpose in the first chapter, someinformations of mixture distribution models are given and in the second chapter abrief history of mixture distribution models are given. In the third chapter, generalinformations about formulations of mixture distribution models are given. In thefourth chapter, the graphical methods for estimating the number of components inmixture distribution models are analysed. In the fifth chapter, applying likelihoodratio test statistic to estimate the number of compnents in mixture distribution modelsare given. In the sixth chapter, information criterion in model selection for mixturedistribution models are examined. In seventh chapter, estimating parametres inmixture distribution models are given. In eighth chapter, explained methods areapplied on a sample data set. Finally, results and discussions are given

Benzer Tezler

  1. Sonlu karma dağılım modelleri (Sürekli tip-tek değişkenli)

    Finite mixture distribution models (Continuous type-univariate case)

    HAMZA EROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FİKRİ AKDENİZ

  2. Çok değişkenli karma dağılımlar

    Multivariate mixture distributions

    CELAL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMZA EROL

  3. Vibration analysis of a rotating double tapered euler-bernoulli beam featuring bending–bending-torsion coupled using finite element method

    Egilme-egilme-burulma etkileşime maruz kalan iki eksende daralan bir euler bernoullı kirişin doğal frekansının sonlu elemanlar yöntemiyle incelenmesi

    YUNUS EMRE COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE ÖZDEMİR

  4. Finansal risk yönetiminde karma dağılım modeli

    Mixture distribution model in financial risk management

    YASEMİN KÖROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU

  5. Üretim sistemlerinde karma ve saf dağılım modellerinin etkinlik karşılaştırılması

    Effectiveness comparisons of mixture and pure distributions models in production systems

    SELİN SARAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİK KOYUNCU