Geri Dön

İki parametreli Weibull dağılımı ve parametre tahminleri

Two-parameter Weibull distributions and parameter estimations

  1. Tez No: 387994
  2. Yazar: KASIM MANSIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİT ERAY ÇELİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Weibull Dağılımı, Maksimum Olabilirlik Metodu, En Küçük Kareler Metodu, Momentler Metodu, Weibull Distribution, Maximum Likelihood Estimation, Least Squares Method, Method of Moment
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Bu çalışmada, Weibull Dağılımı için parametre tahminlerinin elde edilmesinde En Çok Olabilirlik Yöntemi, çeşitli kısıtlamalarla elde edilen En Küçük Kareler Yöntemi(leri) ve Momentler Yöntemi karşılaştırılmıştır. Ele alınan bu yöntemler kullanılarak Weibull dağılımının iki faklı kuramsal yapısı için parametre tahminlerini elde etmek üzere MATLAB programında veri türetilmiştir. Veriler türetilirken farklı şekil ve ölçek parametrelerime sahip Weibull olasılık yoğunluk fonksiyonu kullanılmıştır. Öncelikle Weibull Dağılımı şekil ve ölçek parametrelerine bağlı esnek bir dağılımdır. Weibull Dağılımın formal yapısından kaynaklanan durumundan dolayı normal dağılıma göre sola çarpık ve sağa çarpık olma durumuna göre beşer farklı örneklem büyüklüğünde veri türetilmiştir. Bu tez beş bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm giriş bölümü olup, bu bölümde Weibull Dağılımının tarihi gelişimi ve çeşitli özellikleri verilmiştir. İkinci bölümde materyal ve yöntem ele alınmıştır. Üçüncü bölümde Weibull Dağılımı ve yukarıda zikredilen parametre tahmin metotlarının teorik bilgileri ele alınmıştır. Dördüncü bölümde, üçüncü bölümde verilen teorik bilgilerin uygulamaları ele alınmıştır. Beşinci bölümde tartışma ve sonuçlar ele alınmıştır. Toplam Sapma değerleri ele alındığında en iyi tahmin yönteminin En Küçük Kareler (EKK2) metodu olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, Maximum Likelihood Method, Least Squares Method (s ) obtained with various restrictions and Method of Moments have been compared to obtain parameter estimates for Weibull Distribution. Using these methods, data have been derived in MATLAB program to obtain estimates for the parameters for two seperate formal structures of the Weibull distribution. While deriving data, Weibull probability density function having different shapes and scale parametres has been used. First, the Weibull distribution is a flexible distribution dependent on the shape and scale parameters. Because of the formal structure of the distribution, five different sample sizes have been derived depending on the normal distribution whether left or right skewed. This thesis consists of five parts. The first part discusses historical development of Weibull distribution. The second part discusses material and method. The third part the Weibull Distribution and theoretical knowledge of the parameter estimation methods mentioned above. The fourth part emphasizes on practice of the theoretical knowledge in the third part. The fifth part discusses argument and results. Given the Total Deviation value, the best estimation method appears to be the Least Square Method (EKK2).

Benzer Tezler

  1. Cezalandırılmış en çok olabilirlik yöntemi ile parametre tahmini

    Parameter estimation with the penalized maximum likelihood method

    HÜLYA DALKILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLÇAY ARSLAN

  2. Estimation techniques for a class of non-regular distributions:The Weibull case

    Düzensiz dağılımların bir sınıfında tahmin etme teknikleri: Weibull dağılım durumu

    EL-BASHİR ZENBİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. FETİH YILDIRIM

  3. Ters Weibull dağılım parametrelerinin Bayesci yöntemle tahmini

    Parameter estimation of the inverse Weibull distribution by Bayesian method

    İDİL BÜŞRA KUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN

  4. Enerji sistemlerinde rüzgar hızı modellemesi için geliştirilen Finsler geometrisi tabanlı yeni bir yaklaşım analizi ve uygulaması

    Analysis and application of a novel approach based on Finsler geometry for wind speed modelling in energy systems

    EMRAH DOKUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KURBAN

    YRD. DOÇ. DR. SALİM CEYHAN

  5. Güvenilirlik analizinde tamamlanmış veriler için bayesyen yaklaşımla weıbull parametreleri ve yüzdelikleri için güven aralığı tahmini

    Confidence interval estimation via bayesian inference for weibull parameters and percentiles for uncensored data in reliability analysis

    MERYEM YALÇINKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BİRGÖREN