Geri Dön

A Robust estimation method for the contamination parameter in a least favourable distribution

En az favori dağılımda kirlenme için dinç bir tahmin yöntemi

  1. Tez No: 28735
  2. Yazar: MUHAMMED DALGIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FETİH YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kirlenme, Uçeleman, En az favori dağılım, Dinç Tahmin, Simetrik Dagilim, Mıntıka Parametresi, Kirlilik, Tahmin yöntemleri, Veriler, Contamination, Outlier, Least Favourable Distribution, Robust Estimation, Symmetric Distribution, location Parameter, Pollution, Estimation methods, Data
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz EN AZ FAVORÎ DA?ILIMDA KÎRLENME ÎÇÎN DÎNÇ BÎR TAHMÎN YÖNTEMİ DALGIN, Muhammed Yüksek Lisans Tezi, istatistik Anabilim Dali Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Fetih YILDIRIM Ağustos, 1993, 78 sayfa Veri kümelerinde kirlenme beraberinde çok ciddi sorunları taşıyan ve kullanılan tahmin yöntemi ne olursa olsun eğer buna karşı korunmamişsa onu dumura uğratan önemli bir problemdir. Kirlenmenin meydana getirdiği meselelerin farkinda olunmasi ve bilinmesine ragmen, bunlara karşi takinilan tavir daha çok, öznel ve ayrik olmaktadir. Bu kişisel yaklasxmlar yaygın çözümlerin oluşmasını engellediği gibi, var olan yöntemlerden alınan verimi de düşürmektedir. Bu tezde yapilmak istenen kirlenme oranının belirlenmesinde dinç analiz tekniklerini içeren rasyonel bir yöntemin geliştirilmesi ve bir sonraki basamakta kullanılacak tahmin yöntemine bağlanarak tahmindeki hata payınin düşürülmesidir. Ayrica işlem basamaklarında izlenen yolun bir bilgisayar yazılım programinaelverişli olmasına özen gösterilmiş ve bu amaçla bir yazilım hazxrlanmistir. Kirlenmeyi hatanın yapısından ayri olarak düşünmek çok yanlış olacağından hatanın doğasına yönelik bir takım sorgulamalar farklı disiplinlerin önerdikleri sistematikler çerçevesinde ele alınarak kirlenmeye yapısal bir tanım getirilmeye çalişllmlştlr.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A ROBUST ESTIMATION METHOD FOR CONTAMINATION IN LEAST FAVOURABLE DISTRIBUTION DALGIN, Muhammed M.S. in Statistics Supervisor: Prof. Dr. Fetih YILDIRIM August, 1993, 78 pages Contamination in data sets is a grave problem that may paralyse any estimation method which is not very well guarded against it. Although contamination and its effects are very well known, making guesses about it on data under study are purely based on subjective grounds which also seem to be independent of the method that will be used in the estimation process. This subjectivity monopolizes the use of some of very good estimators and their irrelevance diminishes value. In order to rationalize the choice and to enhance its value this study aims to contrive up a procedure consisting of robust data analysis techniques, which also presents a viable algorithm for a computer software to estimate the iiiportion of the contaminated data that is further appreciated in a suitably chosen location parameter estimation model for contaminated data sets. Yet any attempt to guess the amount of contamination without any understanding of the grounds of error will be nipped in the bud let alone it will be contained. For that reason inquiries coming from different disciplines are directed on the nature of it.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    303366

    Türetilmiş ikili heterojen veri yapılarında genel, sağlam ve kesin lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparıson of asymptotıc, robust and exact logıstıc regressıon methods ın generated bınary contamınated data set

    MUZAFFER BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK

  2. Tez No

    981885

    Basit doğrusal regresyon modelinde model parametrelerinin dayanıklı tahmini

    Robust estimations of model parameters in simple linear regression model

    ÖMER BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikSinop Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DEMET HAN AYDIN

  3. Tez No

    474317

    Reweighted robust dispersion estimation methods for univariate S-charts

    Tek değişkenli S-grafikleri için yeniden ağırlıklandırmalı sağlam yayılım tahmin yöntemleri

    ECE ÇİĞDEM MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ALAKENT

  4. Tez No

    973316

    Sensing, beamforming and self-interference mitigation methods for full-duplex communications

    Tam çift yönlü haberleşmeler için algılama, hüzme şekillendirme ve öz girişim azaltma yöntemleri

    ANIL KURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN

  5. Tez No

    406556

    New technique for high dimensional data : robust linear regression using L1-penalized mm-estimation

    Büyük boyutlu verıler ıçın yenı bır teknık: L1–cezalı doğrusal robust mm-tahnıncısı

    KAMAL S.A. DARWISH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

Geri Dön