Bazı istatistiksel modeller için Smooth uyum iyiliği testleri
Smooth goodness of fit tests for some statistical models
- Tez No: 472661
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Bu çalışmada skor test istatistiğine dayalı olan smooth uyum iyiliği testleri incelenmiştir. Gram-Schmidt yöntemi kullanılarak Nakagami dağılımı üzerinde ortonormal fonksiyonlar elde edilmiş ve smooth uyum iyiliği testleri Nakagami dağılımı için geliştirilmiştir. Geliştirilen smooth testler ve klasik uyum iyiliği testleri Cramer-von Mises, Anderson-Darling ve Kolmogorov-Smirnov simülasyon çalışması ile I. tip hata ve testin gücü bakımından farklı alternatif dağılımlar ve farklı parametreler için karşılaştırılmıştır. Smooth testler genel olarak klasik uyum iyiliği testlerine göre daha iyi performans göstermiştir. Genelleştirilmiş lineer modelde yanıt değişkenin dağılımının Normal, Poisson, Gamma, Ters Normal gibi üstel ailenin bir elemanı olduğu varsayılır. Genelleştirilmiş lineer modelin özel durumu olan Poisson ve Ters Normal regresyon için smooth test yapısı incelenmiştir. Poisson regresyon modelinde dağılım varsayımını test etmek amacıyla smooth testler ve literatürde var olan bazı uyum iyiliği testlerinin performansı geniş bir simülasyon çalışması ile incelenmiştir. Yanıt değişkenin Ters Normal dağılıma sahip olduğu genelleştirilmiş lineer modelde dağılım varsayımı testi olarak smooth uyum iyiliği testleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, smooth goodness of fit tests based on score test were investigated. Orthonormal functions on Nakagami distribution were obtained by using Gram-Schmidt method and smooth tests were developed for Nakagami distribution. New developed smooth tests and some classical goodness of fit tests such as Cramer-von Mises, Anderson-Darling and Kolmogorov-Smirnov were compared by simulation study in terms of type I error and power of test for different alternative distributions and different parameters. Smooth tests generally showed better results than the classical tests. In the generalized linear model, distribution of response variable is assumed to be a member of exponential family such as Normal, Poisson, Binomial, Gamma and Inverse Gaussian. Smooth test structure is examined for some special cases of generalized linear model such as Poisson and Inverse Gaussian regression. In order to verify distribution assumption of Poisson regression, performance of smooth tests and some existing goodness of fit tests were investigated in an extensive simulation study. Finally, smooth goodness of fit tests were derived as a test of the adequacy of the distributional assumption in generalized linear model where the response variable had an Inverse Gaussian distribution.
Benzer Tezler
- Refinements, extensions and modern applications of conic multivariate adaptive regression splines
Konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin geliştirilmesi, uzantıları ve modern uygulamaları
FATMA YERLİKAYA ÖZKURT
Doktora
İngilizce
2013
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
- Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme
Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis
EYYUP TEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Kredibilite teorisinde parametre tahmini ve istatistiksel bir yaklaşım
Parameter estimation in credibility theory and a statistical approach
MERAL EBEGİL
- Kablosuz algılayıcı ağlar için tek çapalı yeni bir yol planlama modeli: N-Hex benzetimi
A novel path planning model with single anchor for wireless sensor networks: N-Hex simulation
DOĞAN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL