Geri Dön

Input modeling for discrete distributions

Kesikli dağılımlar için girdi modelleme

  1. Tez No: 387396
  2. Yazar: HALE DÜNDAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bu tezde FitAllDiscrete(x) adında yeni bir girdi modelleme aracını R istatistiksel yazılımı için geliştirdik. Daha sonra, modelleme aracımızın başarısını iki iyi bilinen ticari yazılım Arena girdi modelleyici ve EasyFit ile karşılaştırarak test ettik. Bahsi geçen yazılım paketlerinin kısıtlarını dikkate alarak, kabul görmüş ve etkin istatistiksel yöntemlere dayanan daha başarılı bir araç geliştirdik. Girdi modelleme araçları en uygun dağılımı bulmak için veriyi modeller. Bizim modelleme fonksiyonumuz FitAllDiscrete(x) kesikli dağılımlardan gelen verileri dikkate alır. Fonksiyon, tüm dağılımları otomatik olarak dener ve veri için en uygun olanı önerir. Girdi modelleme dağılım seçimi, parametre tahmini ve iyi uyum testinden oluşan üç temel aşama ile gerçekleştirilir. Bu çalışmada, dağılım seçimi için popüler bir seçim kriteri olan Akaike'nin bilgi kriterini kullandık. Parametre tahmini için, en yüksek olabilirlik yöntemini kullandık. Akaike'nin bilgi kriteri seçilen dağılımın veri için iyi bir uyuma sahip olduğunu garantilemez. Bu nedenle, uyumun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için ki-kare testini uyguladık. Buna göre, eğer uyum iyi ise dağılım kabul edilir ve kullanıcıya önerilir. Aksi halde, deneysel dağılım önerilir. Modelleme aracımızın ne kadar güvenilir olduğuna karar vermek için öncelikle bir otomatik test gerçekleştirdik. Daha sonra girdi modelleme aracımızı Arena girdi modelleyici ve EasyFit ile karşılaştırarak manuel bir test gerçekleştirdik. Testler esnasında, havuzumuzdaki dağılımlardan üretilen rasgele kesikli veri setlerini kullandık. Otomatik test sonuçları girdi modelleme aracımızın simüle edilen veri setleri için doğru dağılımı bulmada başarılı olduğunu göstermiştir. Karşılaştırma testi, FitAllDiscrete(x)'in önerilerinin ticari yazılımlarınkinden daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bunun sonucu olarak, yeni bir yüksek kaliteli girdi analizcisi geliştirme konusunda başarılı olduk.

Özet (Çeviri)

In this thesis we developed a new input modeling tool called FitAllDiscrete(x) for the statistical software R. We then tested the success of our modeling tool by comparing it with two popular commercial softwares: Arena input analyzer and EasyFit. Considering limitations of the software packages we mention, we developed a more powerful tool which is based on well-accepted and efficient statistical methods. Input modeling tools model the data to find the most proper distribution. Our input modeling function considers input data from discrete distributions. It tries all distributions automatically and recommends the most proper one for the data. Input modeling is executed by the three essential steps including distribution selection, parameter estimation and goodness of fit testing. In this study, for distribution selection we used Akaike's information criterion (AIC) which is a popular selection criterion. For parameter estimation we used maximum likelihood estimation (MLE). Akaike's information criterion does not guarantee that the selected distribution has a good fit for the data. Therefore, we applied the chi-square test to assess whether the fit is statistically meaningful. According to it, if the fit is good the distribution is accepted and recommended to the user. Otherwise, the empirical distribution is recommended. To decide how reliable our tool is, we first performed an automatic test. Then, we performed a manual test by comparing our input modeling tool with Arena input analyzer and EasyFit. During the tests, we used random discrete data sets generated from the distributions of our pool. The results of the automatic test showed that our input modeling tool is successful in finding the correct distributions for simulated data sets. The comparison test showed that the recommendations by FitAllDiscrete(x) are more successful than those of the commercial products. Hence we succeeded in developing a new high-quality input analyzer.

Benzer Tezler

  1. Üretim sistemlerinde bulanık tek dönemli stok kontrol modelleri

    Fuzzy single period inventory control models in production systems

    HÜLYA BEHRET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Kesiti kademeli değişen plakların titreşimi

    Vibration of plates with stepped thickness

    GÖKAY YAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. ALAEDDİN ARPACI

  3. Elektrik enerji sistemlerinde güvenilirlik değerlendirmesi için kısıtlılık seçimi

    Contingency selection for the reliability evaluation in the electric power systems

    RAMAZAN ÇAĞLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

  4. Karadeniz'de rüzgar veri kaynaklarının kıyaslamalı analizi

    Comparative analysis of wind data sources in the Black Sea

    RECEP EMRE ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM AKPINAR

  5. Modeling of radiative heat transfer in strongly forward scattering media of bubbling fluidized bed combustor with and without recycle

    Kuvvetli ileri saçınımlı ortam içeren geri çevrimli ve çevrimsiz kabarcıklı akışkan yataklı yakıcıda ışınım ısı aktarımının modellenmesi

    ÖZGE ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖRKEM KÜLAH

    PROF. DR. NEVİN SELÇUK