Geri Dön

Deney tasarımında kayıp gözlemlerin dayanıklı tahmini

Robust estimation of missing observations in experimental design

  1. Tez No: 386221
  2. Yazar: DEMET AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 145

Özet

Bu tez çalışmasında bir-yönlü ve iki-yönlü ANOVA modellerinde kayıp gözlemlerin tahmini ile ilgilenilmiştir. Hata terimlerinin uzun kuyruklu simetrik (Long Tailed Symetric-LTS) dağılıma sahip olduğu varsayılmıştır. En çok olabilirlik (Maximum Likelihood-ML) ve uyarlanmış en çok olabilirlik (Modified Maximum Likelihood-MML) yöntemleri kullanılarak kayıp gözlemler için tahmin ediciler elde edilmiştir. Belirli düzgünlük koşulları altında ML yönteminin en etkin yöntem olduğu bilinmektedir. Ayrıca, MML tahmin edicilerinin asimptotik olarak ML tahmin edicilerine yakınsadığı bilinmektedir. Bunun yanı sıra, Monte-Carlo simülasyon çalışması kullanılarak ML ve MML tahmin edicilerinin etkinlikleri geleneksel en küçük kareler (least squares-LS) tahmin edicisinin etkinliği ile karşılaştırılmıştır. Monte-Carlo simülasyon sonuçları, ML ve MML tahmin edicilerinin LS tahmin edicisine göre daha etkin ve dayanıklı olduklarını göstermiştir. Çalışmanın sonunda, literatürden alınan iki veri setinin analizi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we are interested in estimating the missing observations in one-way and two-way ANOVA models. We assume that the error terms have the long tailed symmetric (LTS) distribution. Then, we obtain the estimators for missing observations by using the maximum likelihood (ML) and the modified maximum likelihood (MML) methodologies. ML method is known to be most efficient under certain regularity conditions. It is also known that MML methodology is asymptotically equivalent to ML methodology. We also compare the efficiencies of ML and MML methodologies with the traditional least squares (LS) method via Monte-Carlo simulation study. Simulation results show that ML and MML estimators are more efficient and robust than the corresponding least squares (LS) estimator. At the end of the study two data sets taken from the literature are analyzed.

Benzer Tezler

  1. An investigation on growth behavior of mycelium-based material in a fabric formwork

    Miselyum esaslı bir malzemenin esnek kalıp üzerindeki büyüme davranışı üzerine bir araştırma

    AYSEL GÜLAY ELBASDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM

  2. Mevcut betonarme binaların burkulması önlenmiş çaprazlar (BÖÇ) ile davranış kontrollü güçlendirilmesi

    Response control retrofit of existing RC buildings using buckling restrained braces (BRB)

    AHMET BAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK

  3. Cable-net facades with novel glass nodes: development, design, and testing

    Özgün cam düğüm noktalarına sahip kablo-ağ cephelerin geliştirilmesi, tasarımı ve testi

    ESRA YAĞDIR ÇELİKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK

  4. Çatı oluklarında oluşan değişik akımların deneysel ve teorik araştırılması

    Experimental and theoretical study of various flows along roof flumes

    FERİT SERKAN AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MEHMET ŞÜKRÜ GÜNEY

  5. Crafting wooden-framed bioplastic composite panels through a diy materials design approach

    Kendin-yap malzeme tasarımı yaklaşımıyla ahşap çerçeveli biyoplastik kompozit panellerin üretimi

    DENİZ TÜMERDEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL