Tasarıma bağlı uyarlanabilir örnekleme tasarımında başlangıç örnekleme yöntemi için iki aşamalı küme örneklemesi kullanıldığında tahmin edicilerin davranışlarının incelenmesi
Investigetion of the adaptive sampling developed estimators of populati̇on mean and variances when used the cluster sampling for initial sampling
- Tez No: 365471
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ESEN GÜRBÜZSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Seyrek ve gizlenmiş aynı zamanda da kümelenme eğiliminde olan yani gözlenmesi bakımından zor yığınlar ile ilgilenildiği zaman klasik örnekleme tasarımları yerine uyarlanabilir örnekleme tasarımı kullanmak daha etkili tahmin ediciler elde etmemizi sağlayacaktır. İlgilenilen yığının karakteristiğine bağlı olarak geliştirilen uyarlanabilir örnekleme tasarımında tahmin edicilerin etkinliği başlangıç örneğinin seçimi, yığının komşuluk ilişkisinin belirlenmesi ve C kriterinin belirlenmesi gibi bazı faktörlerle ilişkilidir. Bu çalışmada başlangıç örneği seçim yönteminin tahmin ediciler üzerindeki etkisi geliştirilmiş tahmin ediciler kullanılarak incelenmiştir. Görülmüştür ki başlangıç örneği için küme örneklemesinin kullanılması ile kümelenmiş ve seyrek popülasyonlar daha iyi temsil edilmiş ve geliştirilmiş tahmin edicilerin kullanılması ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Instead of using classical sampling method when dealing with population that are rare, masked and at the same time cluster population, in order words, when dealing with population that are difficult to observe, usind adaptive sapmling design provides more effective estimators. The effectivenes of the estimators obteined with adaptive sampling design is influenced by many factors such as the choice of initial sampling, determination of relations of neighbours and determinetion of the C criteria. In this study discussed that the effiency of choice of initial sampling methods with used the modified adaptive sampling estimators. It is seen that using cluster sampling as initial sampling will e beter in order to represent the studied population, which is clustered and difficult to observe and that using the modified estimators, beter results will be reached.
Benzer Tezler
- Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following
Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi
VOLKAN BEKİR YANGIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Ses-üstü uçaklarda çok-disiplinli ve çok-doğruluklu optimizasyon yöntemlerinin uygulanması
Application of multi-disciplinary and multi-fidelity optimization methods in supersonic aircraft design
ŞIHMEHMET YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT
Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü
RAMAZAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- 4D printing of body temperature responsive hydrogels with self-healing and shape-memory abilities
Kendi kendini onarma ve şekil hafıza özelliklerine sahip vücut sıcaklığına duyarlı hidrojellerin dört boyutlu baskısı
GAMZE AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ OKAY
DR. TURDİMUHAMMAD ABDULLAH
- Çok-doğruluklu temsili modelleme ile aeroelastik tasarım optimizasyonu uygulaması
Implementation of an aeroelastic design optimization with multi-fidelity surrogate modelling
ENES ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY