Geri Dön

Input modeling

Girdi modelleme

  1. Tez No: 325567
  2. Yazar: BAŞAK PINAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Bu çalışmada en etkili istatistiksel ilkeler kullanılarak girdi modelleme uygulanmaktadır ve istatistiksel hesaplama programı R'da yeni bir girdi modelleme aracı olan Fit All fonksiyonu geliştirilmektedir. Ayrıca, bu fonksiyon ile Arena Girdi Modelleme ve EasyFit gibi ticari programların pratik bir karşılaştırması yapılmaktadır. Fit All fonksiyonu girdi verileri için tüm dağılımları otomatik olarak dener ve en uygun modeli kullanıcıya önerir. Bu fonksiyona yirmi beş sürekli dağılım dâhil edilmiştir ve bu dağılımların parametrelerini tahmin etmek için maksimum olabilirlik metodu (MLE) uygulanmıştır. Model seçimi için; teorik olarak güvenilir ve popüler bir kriter olan Akaike'nin bilgi kriteri (AIC) kullanılmıştır. En iyi dağılımın uygunluğunu değerlendirmek için Ki-Kare testi uygulanmıştır. Yeterli uygunluk bulunursa, bu model kullanıcıya önerilmektedir. Aksi takdirde deneysel model önerilmektedir. Fit All fonksiyonu, Arena Girdi Modelleme ve EasyFit'in önerdiği modellerin karşılaştırmasını yapmak için genel dağılımlardan rastgele örnekler üretilmiştir. Simülasyon çalışmasının sonuçları; doğru dağılımı belirlemede Fit All fonksiyonunun diğer programlardan açıkça daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu sonuç AIC'nin diğer model seçim yöntemlerinden üstün olduğu anlamına gelmektedir. Ayrıca Fit All fonksiyonunun sunduğu parametre tahminleri gerçek parametre değerlerine daha yakındır. Bu sonuç da MLE'nin yüksek kaliteli parametre tahminleri yapabildiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study input modeling is executed by using the most efficient statistical principles and a new input modeling tool, the Fit All function, is developed in the statistical computing environment R. Moreover a practical comparison between this function and commercial input modeling softwares such as the Arena Input Analyzer and EasyFit is made. The Fit All function automatically tries all distributions for the input data and recommends the most proper model to the user. Twenty-five continuous distributions are included to this function and the maximum likelihood method (MLE) is utilized to estimate the parameters for all these distributions. For model selection, Akaike's Information Criterion (AIC) is used which is a theoretically sound and popular criterion for model selection. To assess the goodness of fit for the best ftting distribution, the Chi-Square test is executed. If a proper fit can be found, this model is recommended to the user. Otherwise the empirical model is recommended. To compare the models recommended by the Fit All function, the Arena Input Analyzer and EasyFit; random samples from common distributions are generated. The results of the simulation study show that the Fit All function identifies the correct distribution clearly more successfully than the other softwares. This means that AIC performs much better than the other model selection procedures. Moreover the parameter estimates that are presented by the Fit All function are closer to the original parameters. This also shows that the MLE obtains high quality parameter estimates.

Benzer Tezler

  1. Input modeling for discrete distributions

    Kesikli dağılımlar için girdi modelleme

    HALE DÜNDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN

  2. Data mining for simulation ınput modeling

    Benzetim girdi analizi için veri madenciliği.

    İSMET KARACAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA MURAT GÜNAL

  3. 1999 Kocaeli depremi sonrasında güçlendirilmiş betonarme bir binanın doğrusal olmayan dinamik analizle performansının değerlendirilmesi

    Assessment of the structural performance of a RC building strengthened after Kocaeli 99 earthquake based on non-linear analysis

    EMRAH YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. BEYZA TAŞKIN

  4. Prediction of heavy diesel T95 using just in time learning models

    Ağır dizel T95 değerinin just in time learning yöntemi ile gerçek zamanlı tahminin yapılması

    SEVİ ZEYNEP HASDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ALAKENT

  5. Input-output modeling for Ankara water supply system

    Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi

    MEHMET GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK