İstatistikte optimizasyon
Optimization in statistics
- Tez No: 45839
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi İSTATİSTİKTE OPTİMİZASYON İnci Açıkgöz Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Yr&Doç.Dr. Ayşen APAYDIN 1995, Sayfa: 66 Jüri: YrdDoç.Dr. Ayşen APAYDIN Prof.Dr. Zehra MULUK Prof.Dr. İsmihan BAYRAMOV Bu çalışmanın amacı, kümeleme çözümlemesinde optimizasyon yöntemlerini kullanarak birden fazla dağılımdan gelen, birbirine karışmış gözlemlerin hangi dağılıma ait olduğunu belirlemektir. Bu kümeleme süreci içinde önce karma dağılımın parametreleri, Newton-Raphson ve EM algoritmaları ile tahmin edilir. Daha sonra tahmin edilen parametreler ve sonsal olasılıklara göre gözlemler kümelere atanır. Çalışmanın özgün yanım oluşturan son bölümde normal dağılıma sahip yapay veriler türetilmiş ve bu veriler kullanılarak tek değişkenli iki bileşenli normal karma bir dağılımın parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin aşamasında farklı karma oranları, kite ortalamaları ve kitle standart sapmaları için Newton-Raphson ve EM algoritmaları karşılaştınlmıştır. Daha sonra en çok olabilirlikle kümeleme yöntemine gözlemler kümelenmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Optimizasyon, Newton-Raphson yöntemi, EM algoritması, Normal karma dağılım, Kümeleme çözümlemesi.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Masters Thesis OPTIMIZATION IN STATISTICS înci Açıkgöz Ankara University Graduate School of Natural and Applied Science Department of Statistics Supervisor: AssistProf.Dr. Ayşen APAYDIN 1995, Page: 66 Jury: Assist.Prof.Dr. Ayşen APAYDIN Ptof.Dr. Zehra MÜLUK Prof.Dr. İsmihan BAYRAMOV The purpose of this study is to determine the observations which come from more then one distribution and mixed to each other are belong to which distribution, by using the optimization methods in the cluster analysis. In the process of this clustering, firstly these parameters of mixture distribution are estimated by Newton-Raphson and EM algorithms. After that, these observations are allocated to clusters according to estimated parameters and posterior probabilities. In the last section which forms the original body of this study, the artificial data which have the normal distribution are generated and these parameters of two component univariate normal mixture distribution are estimated by using these data. At the estimation step, Newton-Raphson and EM algorithms are compared to provide different mixture proportions and population means and population standard deviations, and then these observations are clustered according to the maximum likelihood clustering method KEY WORDS: Optimization, Newton-Raphson method, EM algorithm, normal mixture distribution, Cluster analysis.
Benzer Tezler
- Minmad yöntemi ile rasgele bloklar model denklemindeki parametrelerin kestirimi
Parameter estimation of randomized block design model equation by minmad method
KAMİLE ŞANLI
- Entropi optimizasyon ilkeleri ile ilgili bir uygulama
An implementation related entropy optimization prenciples
İBRAHİM ÖZTAŞ
- Çok amaçlı optimizasyon problemlerine çekicilik fonksiyonu yaklaşımı
Desirability function approach to multiobjective optimization problems
GÖKÇE BAYSAL
Doktora
Türkçe
2015
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Çok değişkenli yöntemlerde entropi kullanımı: Mutluluk endeksi üzerine bir uygulama
Using entropy in multivariate methods: An application on the happiness index
ESRA ÖNCÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR