Geri Dön

Geometrik süreçlerde parametre tahmini

Parameter estimation in geometric processes

  1. Tez No: 258639
  2. Yazar: MAHMUT KARA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. HALİL AYDOĞDU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Stokastik modellemede oldukça sık kullanılan geometrik süreçlerde parametre tahmin problemi ile karşılaşılmaktadır. Bir geometrik süreçte ilk olayın gerçekleşme zamanının dağılım fonksiyonu F ile gösterilsin. Bu çalışmada F'nin bilinmemesi durumunda geometrik sürecin a oranı ve dağılımının ortalama ve varyansı için lineer regresyon yöntemi kullanılarak bazı parametrik olmayan ve F 'nin bilinmesi durumunda en çok olabilirlik yöntemi kullanılarak parametrik tahmin ediciler verilir. Ayrıca bu tahmin edicilerin işlerlikleri bir simülasyon çalışması ile değerlendirilir.

Özet (Çeviri)

Geometric processes are commonly used in stochastic modelling and parameter estimation problem is encountered in these processes. Let F denote the distribution function of the first occurrence time in a geometric process. In this study, when F is unknown or the functional form of F is known but the parameters of the distribution are unknown, some estimators for the ratio of geometric process and the mean and variance of F are given. In estimation procedure, the lineer regression and maximum likelihood methods are used in nonparametric and parametric cases, respectively. Furthermore, the performance of these estimators is evaluated by a simulation study.

Benzer Tezler

  1. Yarı geometrik süreçlerde parametre tahmini

    Parameter estimation in semi-geometric processes

    BURAK KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL AYDOĞDU

  2. Identification of tea plantation areas using Google cloud based random forest and deep learning

    Google bulut servise dayalı rastgele orman ve derin öğrenme ile çay tarım alanlarının belirlenmesi

    BERKAY ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  3. Çok parçalı sac konstrüksiyonlarda kümülatif ölçü sapmalarının ölçme ve analizlere dayalı olarak belirlenmesi ve bir algoritma geliştirilmesi

    Determining of cumulative dimension deviations in multi – part sheet metal constructions by means of measurements and analyses and development of an algorithm

    CEM YURCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ANIL AKDOĞAN

    PROF. DR. M. NUMAN DURAKBAŞA

  4. Konut ve ev kavramlarının karşılaştırmalı analizi

    A Comparative analysis between the concepts of house and home

    ZEHRA ERSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    MimarlıkDokuz Eylül Üniversitesi

    Bina Bilgisi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORCAN GÜNDÜZ

  5. Ege Bölgesi için gen ifadeli programlamaya dayalı yer hareketi tahmin denkleminin geliştirilmesi

    Development of ground motion prediction equation for Agean Region in Turkey based on gene expression programming

    ŞULE SENA GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN SEYREK