Karma dağılım modellerinde bileşen sayısını tahmin etmek için yöntemler
The methods for estimating the number of components in mixture distribution models
- Tez No: 198144
- Danışmanlar: DOÇ.DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- 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
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Sonlu karma dağılım modelleri (Sürekli tip-tek değişkenli)
Finite mixture distribution models (Continuous type-univariate case)
HAMZA EROL
- 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
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE ÖZDEMİR
- Finansal risk yönetiminde karma dağılım modeli
Mixture distribution model in financial risk management
YASEMİN KÖROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU
- 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
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİK KOYUNCU