Bazı dağılımlar için en çok olabilirlik ve farklı kayıp fonksiyonları altında Bayes tahmin edicilerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performances of maximum likelihood and Bayesian estimators under different loss functions for some distributions
- Tez No: 418938
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BUĞRA SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu tez çalışmasında Weibull, Exponential Power ve Odd Weibull dağılımlarının, bilinmeyen parametreleri için en çok olabilirlik tahmin edicileri Newton raphson methodu kullanılarak hesaplanmış ve karesel hata, linex ve genel entropy kayıp fonksiyonları altında, jeffrey' in genişletilmiş önseli ve Tierney Kadane'in yaklaşım methodu kullanılarak bayes tahmin edicileri elde edilmiştir. Farklı örneklem boyutları için, ML ve Bayes tahmin edicileri Monte Carlo simulasyonu kullanılarak hata kareler ortalamaları bakımından karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, have obtained maximum likelihood estimators (MLEs) using Newton Raphson method and Bayes estimators using extension of Jeffreys prior information and Tierney-Kadane's approximation method under squared error loss, Linex loss and general entropy loss functions for Weibull, Exponential Power and Odd Weibull distributions. These methods are compared using mean square error using Monte Carlo simulation method with varying sample sizes.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Derin öğrenme ile görüntülerde gürültü giderme
Image denoising with deep learning
SERCAN SATICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- İki ve üç boyutlu sürekli dağılımlardan tek boyutlu sürekli dağılım elde edilmesine ilişkin bir yöntem
A method for obtaining univariate continuous distribution from bivariate and trivariate continuous distribution
MONIREH HAMELDARBANDI
- Dönüştürülmüş dağılımlarda meta-sezgisel yaklaşımlar ile parametre tahmini
Metaheuristic approaches to parameter estimation in transmuted distributions
SHUAIB MURSAL İBRAHIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN KARAKOCA
- Genelleştirilmiş Weıbull Dağılımları ve parametre tahmini
Generalized Weibull Distributions and parameter estimation
EDA ÇELİK