Geri Dön

Yaşam süresi analizinde karma ve karıştırılmış dağılımların kullanılması

The usage of mixture and mixed distributions in lifetime analysis

  1. Tez No: 275548
  2. Yazar: ÜLKÜ ERİŞOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 170

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

  1. Sistem güvenilirlik analizinde karma dağılım modellerinin kullanılması

    The usage of mixture distribution models in system reliability analysis

    AYÇA HATİCE TÜRKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA EROL

  2. Faz tipi dağılımlar ve güvenilirlik analizinde uygulamaları

    Phase type distributions and their applicatioans in reliability analysis

    MUSTAFA TEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN ERYILMAZ

  3. Kredi ve Yurtlar Kurumunda kalan kız öğrencilerin dijital temas alışkanlıklarının incelenmesi

    Searching upon the digital contact habits and level of the students who residing at Kredit and Hostels Institution

    TOLGA KARADAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜNCAY DİLCİ

  4. Yerel gazetelerin yaşam boyu öğrenmeye katkılarının değerlendirilmesi (Bartın ili örneği)

    Evaluation of contribution of local journalists to lifelong learning(Example of Bartın province)

    ELİF ÇUHADAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimBartın Üniversitesi

    Yaşam Boyu Öğrenme ve Yetişkin Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA ÜNAL

  5. Öğrencilerin kendi kendine öğrenme ve yaşam boyu öğrenme ile öz yeterliklerinin incelenmesi: Karma yöntem araştırması

    Investigation of students' self-learning and li̇felong learning and self-efficiency: A mixed method research

    MERVE GÜL MAZI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL ARİF KIRKIÇ