Moment kısıtlarına dayalı genelleştirilmiş entropi yöntemleri
The generalized entropy methods based on moment constraints
- Tez No: 256348
- Danışmanlar: PROF. DR. ALADDİN ŞAMİLOV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
MaxEnt, MinxEnt entropi optimizasyon dağılımları çeşitli problemlerin çözümünde sağladığı başarıdan dolayı, başta istatistik olmak üzere, ekonomi, mühendislik bilimleri, uzay bilimleri ve daha birçok alanda önemli uygulamalara sahiptir. Son yıllarda bu dağılımların istatistiksel veriyi modelleme açısından önemli genelleştirilmesi olan MinMaxEnt, MaxMaxEnt, MaxMinxEnt, MinMinxEnt dağılımları tanımlanmış ve uygulanmaktadır. Fakat sürekli rassal değişkenler için entropi optimizasyon dağılımları ve genelleştirilmiş entropi optimizasyon dağılımlarının bulunması, taşıdıkları bazı özelliklerden dolayı birçok zorluklarla karşılaşılmaktadır.Bu tezde, sürekli rassal değişkenler için MaxEnt, MinxEnt entropi optimizasyon dağılımları ve MinMaxEnt, MaxMaxEnt, MaxMinxEnt, MinMinxEnt genelleştirilmiş entropi optimizasyon dağılımlarının bulunmasını öneren Gauss-Legendre yaklaşımına dayalı nümerik bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem Gauss-Legendre yaklaşımına dayalı yöntem olarak adlandırılmıştır. Gauss-Legendre yaklaşımına dayalı yöntemle elde edilmiş genelleştirilmiş entropi optimizasyon dağılımları ile çeşitli istatistiksel veriler modellenmiştir. Söz konusu yöntemle elde edilmiş dağılımların uyumu istatistiksel testler ve kriterler yardımıyla gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
MaxEnt, MinxEnt entropy optimization distributions have important applications in many fields such as particularly statistics, economy, engineering, space sciences and other fields, by virtue of success in the solving of several problems. Recently, MinMaxEnt, MaxMaxEnt, MaxMinxEnt, MinMinxEnt distributions, which are important generalizations of these distributions in terms of modelling statistical data, have been defined and applied in literature. However, many difficulties are encountered to obtain entropy optimization distributions and generalized entropy optimization distributions for continuous random variables due to certain properties of these distributions.In this thesis, a numerical method based on the Gauss-Legendre approach, which is assigned to obtain MaxEnt, MinxEnt entropy optimization distributions and MinMaxEnt, MaxMaxEnt, MaxMinxEnt, MinMinxEnt generalized entropy optimization distributions for continuous random variables, is developed. We call this method as the method based on Gauss-Legendre approach. Various statistical data is modelled via generalized entropy optimization distributions obtained by means of the method based on Gauss-Legendre approach. The goodness of the distributions, which are obtained through this method is presented with statistical tests and criteria.
Benzer Tezler
- Zaman serilerinde entropi optimizasyon yöntemleri
Entropy optimization methods in time series
ÇİĞDEM GİRİFTİNOĞLU
- Sismik titreşimler altında betonarme perde ve çerçeve sistemlerin doğrusal olmayan stokastik analizi
Non-linear stochastic analysis of 3D reinforced-concrete shear wall-frame structures under seismic excitation
BEYZA TAŞKIN
- Mixed integer quadratic programming autopilot design based on model predictive control for air defence missile
Model öngörülü kontrole dayalı hava savunma füzesi için karışık tamsayılı karesel programlamalı otopilot tasarımı
MEHMET ALUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN ÇAĞLAR BAŞLAMIŞLI
- Development of supporter sharing sites: Weaknesses and shortcomings of existing social networks and a case study
Taraftar paylaşım sitelerinin geliştirilmesi: Mevcut sosyal ağların zaafları ve eksiklikleri ve bir vaka çalışması
YUSUF YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER KORÇAK
- Nonlinear model predictive control with real time iteration for F-16 attitude control
F-16 duruş kontrolü için gerçek zamanlı iterasyon iledoğrusal olmayan model öngörülü kontrol
SİYAMİ GÜRKAN KUZUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
