Bayesci yaklaşımda eşlenik aileleri önseli ile jeffreys önselinin karşılaştırılması
Comparison of conjugate families' prior and jeffreys' prior in bayesian aproach
- Tez No: 367555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN KIVANÇ AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Eşlenik Aileleri, Jeffreys Önseli, Bayesci Bilgi Güncelleme, Talep Tahmini, Conjugate Families, Jeffreys's Prior, Bayesian Information Update, Demand Estimation
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Talep tahmini, ürün veya hizmet talebinin miktarını kestirme sürecidir. Talep tahmini, genel anlamda, belirli bir zaman aralığı ile sınırlandırılır. İşletmelerin talep tahminini kullanma sebeplerinden biri satış fiyatını belirlemeye yardımcı olmasıdır. Talep tahmininin yaygın kullanımının diğer bir sebebi, üretim miktarı ve uygun envanter seviyesinin kontrolüne yardımcı olmasıdır. Talep tahmini, bir parametrik dağılımın, ortalama, varyans ve/veya diğer parametrelerinin istatistiksel tahmini sonucu elde edilir. Gözlenemeyen kayıp satışların olması halinde, parametre tahminleri, talebin gözlemlenemeyen kısımların açıklamasını yapmak için gereğine uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır. Bu tezde; tekstil sektörüne ait gözlemlenemeyen kayıp satış adetlerinin belirlenebilmesi için Bayesci yaklaşımdan faydalanılmıştır. Bayesci yaklaşımda elde edilen yeni bilgi, daha önce var olan bilgi ile entegre edilerek güncellenir. Bu noktada önsel bilgi (dağılım fonksiyonu) geçmiş veriye ve/veya karar vericinin süreçle ilgili parametre hakkındaki kişisel görüşüne karşılık gelmektedir. Buna bağlı sonuç kararı veya sonsal dağılım, ilgilenilen belirsiz parametre hakkındaki tüm bilginin toplam sonucudur. Önerilen Bayesci yaklaşım, 1997-2013 yıllarına ait aylık kadın kıyafeti satış adedine ilişkin veri üzerinde uygulanmıştır. Bu veriye ait sonsal dağılımın parametrelerini elde etmek için biri Eşlenik Aileleri Önseli, diğeri önsel bilgiye ait bilginin olmadığı Jeffreys Önseli olmak üzere iki yaklaşım kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Demand estimation is a process that comes up with an estimate of the amount of demand for a product or service. The estimate of demand is typically confined to a particular period of time. One of the reasons that companies use demand estimation is to assist with pricing. Another reason that demand estimation is commonly used is so that it can help with production amount and controlling the serviceable inventory level. Demand estimation derived from a parametric distribution requires statistical estimation of its mean and variance or other parameters. In the case of unobserved lost sales, the parameter estimates must be adjusted appropriately to account for the unobserved component of demand. In this thesis to cope with the observable lost sales in the textile sector we utilize the Bayesian approach. In Bayesian analysis the new information is combined with the previously available information. At this point the prior information (distribution) corresponds to the historical data or the subjective thought of the decision maker about the random parameter of the involved process. The consequential decision or inferential statement (posterior distribution) pooled all available information about the uncertain parameter of the interest. The proposed Bayesian approach is applied to women clothing monthly sales data between the years 1997 to 2013. To obtain the posterior distribution parameters we utilized two approaches; conjugate families' priors and Jeffreys' priors where the lack of information about the priors.
Benzer Tezler
- Saklı Markov modelinin farklı dağılımlar için incelenmesi
Investigations of hidden Markov model for various distributions
CEREN EDA CAN
Doktora
Türkçe
2016
Deprem MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜL ERGÜN
- Decentralized estimation under communication constraints
İletişim kısıtları altında dağıtık kestirim
MURAT ÜNEY
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Bayesci vektör otoregresif modellerin farklı önsel dağılımlarla incelenmesi
Investigation of Bayesian vector autoregressive models with different prior distributions
VOLKAN SEVİNÇ
- İstatistiksel model seçiminde Bayesci yaklaşımlar ve Bayes faktörü
Bayesian approaches to statistical model selection and Bayes factor
MUTLU ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikSinop Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMEL ÇANKAYA
- Bayesci hipotez testleri ve uygulamaları üzerine bir çalışma
A study on bayesian hypothesis testing and applications
TUĞBA KARACAOĞLU UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN