Yaşam süresi analizinde karma ve karıştırılmış dağılımların kullanılması
The usage of mixture and mixed distributions in lifetime analysis
- Tez No: 275548
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada yaşam analizinde karma ve karıştırılmış dağılım modellerinin kullanımı incelenmiştir. Özellikle heterojen yapıdaki yaşam sürelerinin modellenmesinde yetersiz kalan standart olasılık dağılımları yerine karma dağılım modelleri önerilmiştir. Çalışmada öncelikle yaşam analizi ile ilgili temel tanım ve fonksiyonlar verilmiştir. Yaşam sürelerinin modellenmesi için aynı dağılımın farklı parametrelerle karma modelleri, farklı iki dağılımın karma modelleri ve karıştırılmış genelleştirilmiş Üstel-Geometrik (EEG) dağılımının karma modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan karma dağılım modellerindeki parametrelerin en çok olabilirlik tahminlerinin elde edilmesi için gerekli olan EM algoritmaları verilmiştir. Algoritmaların parametre tahminindeki etkinliği simülasyon çalışması ile ortaya konulmuştur. Ayrıca gerçek yaşam verileri kullanılarak veri modellemede önerilen karma dağılım modellerinin standart olasılık dağılımları karşısındaki üstünlükleri ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, examined the usage of mixture and mixed distributions in survival analysis. Especially, proposed mixture distribution models instead of the standard probability distributions of inadequate modeling of heterogeneous survival. The study primarily is given the basic definitions and functions about survival analysis. Modelling survival times formed mixture models with different parameters of the same distribution, mixture models of two different distribution, and mixture model of mixed extended exponential-geometric (EEG) distributions. The generated mixture distribution models the maximum likelihood estimations of the parameters are obtained by the EM algorithm. Effectiveness parameter estimation of algorithms are determined with simulation study. In addition, have been revealed the advantages opposite standard probability distributions of the proposed mixture distribution models the data modeling using real-life data.
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- İnce taneli sementasyon çeliklerinde sıcak şekil verme ve ısıl işleminin ostenit tane büyüklüğüne etkisi
Başlık çevirisi yok
MERAL ŞANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Metalurji MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÜNGÖR
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN