Kayıp fonksiyonlarına dayalı süreç-dışı kalite geliştirme yaklaşımları
Off-line quality improvement approaches based on loss functions
- Tez No: 405286
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR KÖKSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde gürültü değişkenlerinin olasılık dağılımının sağa çarpık bir yapıda olan gamma dağılımına uygunluğu varsayımı altında kalite geliştirme yaklaşımları çalışılmıştır. Önerilen yaklaşımlar kapsamında, ilk olarak gürültü değişkenlerinin gamma dağılımına sahip olduğu varsayımı altında, yanıtların olasılık yoğunluk fonksiyonu elde edilmiştir. Ayrıca, yeni bir asimetrik kayıp fonksiyonu tanıtılmıştır ve özellikleri incelenmiştir. Son olarak, önerilen asimetrik kayıp fonksiyonu da göz önünde bulundurularak, yanıtların elde edilen olasılık yoğunluk fonksiyonuna uygunluğu varsayımı altında geliştirilen yeni bir ikili yanıt yüzey yaklaşımına yer verilmiştir. Gamma dağılımına sahip gürültü değişkenlerinin deney sırasında rasgele değer aldıkları varsayımı altında yapılan simülasyon çalışması ile bir deney tasarımı oluşturulmuştur ve yanıtların dağılımı incelenerek teorik olarak elde edilen olasılık yoğunluk fonksiyonuna uygunluğu gösterilmiştir. Önerilen kayıp fonksiyonu kullanılarak noktasal kayıplar tespit edilmiştir ve önerilen ikili yanıt yüzey yaklaşımının bir uygulaması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, quality improvement approaches under gamma distributed noise variables has been studied. Within the scope of proposed approaches, firstly, we investigate the effects of this skewed structure on responses and based upon this scenario the proposed density function under gamma distributed noise variable is obtained. Furthermore, a new asymmetric loss function is introduced and its properties have been investigated. Finally, considering the proposed loss function, a new dual response surface approach is given under responses have proposed probability density function which is obtained in this thesis. A simulated experimental design is conducted under the assumption that gamma distributed noise variables get values randomly during the experiment and the relevance between the structure of theoretical pdf and forms of distribution of simulated responses at experiment runs is illustrated. The losses for all experimental runs are identified using proposed loss function and also an application of proposed dual response approach is performed.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Kayıp fonksiyonlarına dayalı istatistiksel süreç kontrolü
Statistical process control based on loss functions
ELİF KOZAN
- Kısmi diferansiyel denklemleri çözmek için kuantum makine öğrenmesi algoritmaları
Quantum machine learning algorithms for solving partial differential equations
AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR CELEBİ
- Fractional-order derivative based adaptive methods for control and optimization
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
MERT CAN KURUCU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN