Stokastik ANCOVA: İstatistiksel sonuç çıkarımı
Stochastic ANCOVA: Statistical inference
- Tez No: 300849
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Bu çalışmada, ortak değişkenlerin stokastik olduğu ve hata terimlerinin normal dağılıma sahip olmadığı ANCOVA modelleri ile ilgilenilmiştir.Ortak değişken ve hata terimlerinin uzun kuyruklu simetrik (LTS) dağılıma sahip olduğu bir ortak değişkenli bir-yönlü ANCOVA modelindeki parametrelerin dayanıklı tahmin edicileri (uyarlanmış en çok olabilirlik-MML ve Huber'ın M) elde edilmiş ve bu tahmin edicilere dayanan yeni test istatistikleri önerilmiştir. Dayanıklı tahmin edicilerin geleneksel en küçük kareler (LS) tahmin edicilerinden daha etkin olduğu ve dayanıklı tahmin edicilere dayanan testlerin, LS tahmin edicilerine dayanan testlerden daha güçlü ve dayanıklı olduğu Monte-Carlo simülasyonu yardımıyla gösterilmiştir. Daha sonra, ortak değişkenlerin genelleştirilmiş lojistik (GL) ve hata terimlerinin LTS dağılımına sahip olduğu birden fazla ortak değişkenli ANCOVA modeli için, bir ortak değişkenli ANCOVA modelinde yapılan teorik ve simülasyon çalışmaları genelleştirilmiş, önerilen tahmin edicilerin (MML) etkinlikleri hesaplanmış ve benzer sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
İn this study, we focus on the ANCOVA models when the covariate terms are stochastic and the distribution of the error terms are nonnormal.We obtain the robust estimators (modified maximum likelihood-MML and Huber?s M) of the model parameters and the new test statistics based on them when there is only one covariate in the ANCOVA model and the distribution of the covariate and the error terms is long-tailed symmetric (LTS). Monte-Carlo simulation results show that robust estimators are more efficient than the traditional least squares (LS) estimators and the tests based on robust estimators are more powerful and robust than the normal theory test. We then generalize the theoretical and the simulation results to more than one covariate case when the distribution of covariate terms is generalized logistic (GL) and the distribution of the error terms is LTS. We obtain more or less the some efficiencies of the proposed estimators (MML) and the tests.
Benzer Tezler
- Bir JIT üretim sisteminin simülasyon modeli ve analizi
Simulation modelling and analysis of a JIT production system
ÖMER FARUK BAYKOÇ
Doktora
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EROL YALÇIN
- Product-line planning under uncertainty
Belirsizlik ortamında ürün-grubu planlaması
ŞAKİR KARAKAYA
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
- Contract management in humanitarian supply chains
Başlık çevirisi yok
ECEM BAYLAV
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDoğuş ÜniversitesiLojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PERAL TOKTAŞ PALUT
- Atık elektrikli ve elektronik ekipmanlar için sürdürülebilirlik hedeflerini dikkate alan bir tersine tedarik zinciri modeli
A reverse logistics model with sustainability goals for waste electrical and electronics equipment
ALPEREN BAL
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Reserve estimation and production forecast using stochastic approach
Stokastik yaklaşımla rezerv hesaplama ve üretim tahmini
EZGİ PETEK TURNA
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER OKANDAN