Kovaryans matrisi için bilgi verici olmayan önsel dağılım ve doğrusal olmayan modellerde parametre kestirimi
Noninformative prior distribution for the covaryans matrix and parametre estimation in nonlinear models
- Tez No: 21949
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN ESİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Bu çalışmada, genel doğrusal nlmayân modelin normal ! da ğılıma sahip hata terimlerine ilişkin kovaryans matrisi için ileri sürülen P(2) = 1 2 | ~ önsel dağılımının ola bilirlik fonksiyonu üzerindeki etkileri incelendi. 2 mat risinin özdeğerlerinin marjinal dağılımı ile özvektör- lerinin marjinal dağılımının birbirinden bağımsız olduğu varsayımı altında, ileri sürülen bu önsel dağılımın yegane“bilgi verici olmayan”önsel dağılım olduğu görüldü. Bayesgil yoruma uygun olarak sözkonusu önsel dağı lımın, parametre vektörüne ilişkin sonsal dağılım üze rindeki etkisi araştırıldı. Parametre tahminleri için“en yüksek sonsal yoğunluk bölgesi”olarak elde edilen güven bölgelerinin dayandırıldığı F dağılımının paydası na ait serbestlik derecesinin, ileri sürelecek önsel dağılıma duyarlı olduğu görüldü. Üzerinde çalışılan kimya probleminin parametre tah minleri, Gauss-Neuton yaklaşımına göre özel olarak hazırlanan bilgisayar programı ile gerçekleştirildi. Tah minlere ilişkin güven bölgeleri, Gauss yaklaşımının ge çerli olduğu varsayımı altında, parametre vektörünün sonsal dağılımına dayalı olarak oluşturuldu.
Özet (Çeviri)
In this study, the efects Df the prior distribution _ /i P(S) = | 2 | ~ on the likelihood function has been in vestigated. The prior is proposed for the covariance matrix of the error term that has a normal distribu tion in the multiresponse case of non-linear models. Under the assumption that joint marjinal distribu tion of the eigenvalues of 2 and joint marjinal distri bution of the eigenvectors of 2 are independent of each other, it has been shown that the proposed prior distri bution is the only“noninf ormative”prior. From the bayesian point Df view, the effect of the proposed prior distribution on the posterior distribu tion of parameters is also investigated. It has been found that degrees of freedom due to the denemunator of the F distribution, which the confi dence regions constructed as the“highest posterior density”regions are based on, is very sensitive the proposed prior distribution. vThe estimates Df the problem under consideration has been achieved by using a computer program which is prepared according to the Gauss-Newton approximation. The confidence region of estimates are constructed, un der the assumption that Gauss approximation is approp riate, on the base of posterior distribution of para meters. vi
Benzer Tezler
- Daraltılmış kovaryans tahmincileri ile çok değişkenli indirgenmiş rank regresyon yöntemi
Multivariate reduced rank regression method with shrinkage covariance estimating methods
SALİH ARPAGUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DÜNDER
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Özdeğer tabanlı spektrum algılama yöntemlerinde farklı eşik değerlerinin belirlenmesi için yeni yaklaşımlar ve uygulamaları
New approaches and applications for determination of different threshold values in eigenvalue based spectrum sensing methods
FATİH YAVUZ ILGIN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ
- Haberleşme sistemleri için kümeleme yöntemlerinde yeni yaklaşımlar
New approaches in clustering methodsfor communication systems
TUBA ERCÜMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YAVUZ ILGIN
- Efficient signal processing techniques for colocated massive MIMO RADCOM based on OFDM waveform
Eş konumlu kitlesel MIMO radar-haberleşme kanal yapısında OFDM dalgabiçimine dayalı verimli sinyal işleme teknikleri
SEDA GÜREŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN