Johnson dağılımlarından sanal örnekleme
Virtual sampling from Johnson distributions
- Tez No: 200996
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA YAVUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
statistiksel saglamlık arastırmalarının tasarımında içsel ve dıssal geçerlik açısından dagılım boyutu düzeylerinin gerçek uygulamalarda karsılasılabilecek çesitlilikte normal olmayan dagılımları kapsaması gerekir. Bu geregi yerine getirmede en uygun düsen dagılım yelpazesi normal dagılımın Johnson dagılımları ile elde edilen normal olmayan dagılımlarıdır. Ancak, yaygın kullanılan istatistiksel yazılım dillerinin bu tür dagılımlardan sanal örnekleme için hazır islevlerinin bulunmaması gerçeginden dolayı, saglamlık çalısmalarının yalnızca pek azında tasarımın dagılım boyutu olarak Johnson dagılımlarının belirlendigi görülüyor. Bu çalısmada, Johnson dagılımları ile ilgili temel bilgiler verilmis, bu dagılımlardan sanal örnekleme algoritmaları gelistirilerek Monte Carlo bir deneyle bu algoritmaların güvenilirlikleri gösterilmistir. Verilen algoritmalar, böyle saglamlık çalısması yapacak arastırmacılar tarafından herhangi bir programlama dilinde, Johnson dagılımlarından sanal örnekleme hazır islevlerine kolayca dönüstürülebilirler.
Özet (Çeviri)
From the point of internal and external validity, in designing the robustness studies of statistical techniques, the levels of distribution dimension should span a wide diversity of non-normal distributions which may possibly be come across with in the real applications. In meeting this requirement, the most appropriate distribution family is the non-normal distributions obtained by the Johnson distributions. However, it is observed that Johnson distributions are specified as the distribution dimension in only a very few of robustness studies probably due to the fact that the random sampling functions do not readily exist in the widely used statistical programming languages. In this work, the fundamental information on Johnson distributions has been briefed, the virtual sampling algorithms from these distributions have been developed, and the reliability of these algorithms have been presented by a Monte Carlo experiment. The given algorithms can be easily turned into readily available functions of virtual sampling from the Johnson distributions in any of the programming languages by the prospective researchers who are to perform such robustness studies.
Benzer Tezler
- Çap dağılımlarının derin öğrenme algoritmaları ile modellenmesi: Ilgın (Konya) yöresi Anadolu Karaçamı meşcereleri örneği
Modelling diameter distribution by deep learning algorithms: A case study in Anatolian Black Pine stands in Ilgın (Konya) region
ÖMER FARUK ORHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER ERCANLI
- Modeling spike-band extracellular background activity using Johnson's SU distribution
Aksiyon potansiyeli bandındaki hücre dışı arka plan etkinliğinin Johnson SU dağılımı kullanılarak modellenmesi
MELİH YILMAZ ÖGÜTCEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT OKATAN
- Akdeniz Bölgesi kızılçam meşcerelerinin çap dağılımının Johnson's Sb dağılımı kullanılarak modellenmesi
Modelling diameter distribution of brutian pine stands in Mediterranean Region using Johnson's Sb distribution
İHSAN ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN ÖZÇELİK
- Kastamonu yöresi sarıçam meşcerelerinde çap dağılımlarının modellenmesi
Modelling diameter distributions of scots pine stands in kastamonu region
ESRA DAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OYTUN EMRE SAKICI
- Sağa çarpık dağılımlar için düzeltilmiş T testleri ve karşılaştırmaları
Modified T tests for positively skewed distributions and comparisons
EMRE ERÇİN SARISOY