Geri Dön

Kayıp fonksiyonlarına dayalı süreç-dışı kalite geliştirme yaklaşımları

Off-line quality improvement approaches based on loss functions

  1. Tez No: 405286
  2. Yazar: MELİS ZEYBEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ONUR KÖKSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

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

  1. Kayıp fonksiyonlarına dayalı istatistiksel süreç kontrolü

    Statistical process control based on loss functions

    ELİF KOZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ONUR KÖKSOY

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Molecular and physiological investigation of longevity in yeast

    Maya hücrelerinde uzun yaşamın moleküler ve fizyolojik yönden incelenmesi

    MEVLÜT ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP PETEK ÇAKAR

  4. Asenkron motorun işletme kayıplarının sürücü ve kontrol tabanlı azaltılması

    Drive and control based reduction of operational loss in induction motor

    BARIŞ CEVHER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TURAN

  5. Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    NAHİT ÇATMADIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN