Bootstrap örnekleme yönteminin x-R süreç kontrol diyagramlarında kullanımı
Use of bootstrap resampling method in x-R proces control charts
- Tez No: 337154
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALP BARAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bootstrap, İstatistiksel süreç kontrol, Bootstrap, Statistical process control
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bootstrap yeniden örnekleme yöntemi, regresyon analizi, zaman serileri analizi, güven aralığı gibi çalışmalarda kullanılmaktadır. Bu uygulama alanlarının dışında olarak istatistiksel proses kontrolü alanında bootstrap yönteminin nasıl bir sonuç göstereceği sorusu bu çalışmanın temelini oluşturmaktadır.Kalite kontrol grafiği uygulamasını ilk adımı üretimden alınan çıktılardan bir örneklem oluşturmaktır. Sürecin içindeki geçmiş verilerden bir örneklem elde etmek kontrol grafiklerinin temelini oluşturmaktadır. Çalışmanın amacı klasik kalite kontrol grafiği ile bootstrap yeniden örnekleme yöntemini kullanarak oluşturulan kalite kontrol grafiği uygulamasını karşılaştırmaktır. Çalışmanın bitiminde bootstrap yönteminin farklı bir alanda uygulamasının sonuçlarını incelemiştir.Çalışma genel olarak üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde istatistiksel proses kontrolüne ve istatistiksel proses kontrol araçlarından biri olan X-R kontrol grafiğine yer verilmiştir. İkinci bölüm bootstrap yeniden örnekleme yöntemi hakkında bilgileri içermektedir, sonrasında yöntemin uygulanması sırasındaki teknik bölümler açıklanmıştır. Üçüncü bölümde bootstrap yöntemi X-R kontrol grafiği için uygulanıp, klasik X-R kontrol grafiği uygulaması ile bootstrap X-R kalite kontrol grafiği uygulamasının sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlar genel olarak ele alınan kontrol grafikleri ile birlikte en son bölümde değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Bootstrap resample method is in used some studies such as regression analysis, time series analysis and confidence intervals areas. The question of what kind of results shows the bootstrap method in statistical process control area, except these application areas, forms a basis for this study.First step of the application of quality control chart is to create a sample from output of production. Creating a sample from historical data of process is the basis of control charts. The aim of this study is to compare the classical quality control chart with the one which is used in bootstrap resample method. At the end of the study, it analyzes the results of the application of the bootstrap method in a different area.The study generally consists of three parts. In the first part statistical process control and X-R control chart which is the tool of statistical process control are discussed. The second part of the study contains the information about bootstrap resample method then the technical parts components terms during the implementation of the method are explained. In the third part the bootstrap method is used for X-R control chart, the results of classical X-R control charts and bootstrap X-R control charts are compared. These results were obtained by the general control charts in the last section.
Benzer Tezler
- New approach to unsupervısed based classıfıcatıon on mıcroarray data
Mi̇krodi̇zi̇li̇m veri̇lerden danışmansız öğrenmeye dayalı sınıflamada yeni̇ yaklaşım
ERDAL COŞGUN
Doktora
İngilizce
2013
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU
- Kayıp veriyle başa çıkma yöntemlerinin test eşitlemeye etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of techniques of handling missing data on the test equating
GÜLDEN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ATAR
- Artificial intelligence assisted determination of age appropriateness values of turkish children's literature works
Türk çocuk edebiyatı eserlerinin yaş uygunluk değerlerinin yapay zeka destekli tespiti
FEYZA NUR KILIÇASLAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- A computational approach to nonparametric regression: Bootstrapping CMARS method
Parametrik olmayan regresyon modeline hesaplamalı bir yaklaşım: Konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerine (KÇURE) koruyan halka yönteminin uygulanması
CEYDA YAZICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Bölümü
DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ
- Ranked set sampling for environmental research in sustainable smart cities: Estimation of dependence measures
Sürdürülebilir akıllı kentlerde çevresel araştırmalar için sıralı küme örneklemesi: Bağımlılık ölçülerinin kestirimi
YUSUF CAN SEVİL
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ