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: Belirtilmemiş.
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
- Investigation of mechanoregulatory role of desmin protein
Investigation of mechanoregulatory role of desmin protein
NİLÜFER DÜZ
Doktora
Türkçe
2024
Tıbbi BiyolojiHacettepe ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PERVİN RUKİYE DİNÇER
- 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
- Yöresel hava kalitesinin modellenmesi ve enerji tasarrufu öncelikli teknolojik önlem paketlerinin seçimi ve uygulanmasında kullanımı
Localair quality modelling utilization for selection of energy saving technological prevantation packages and application
FİGEN VAR
Doktora
Türkçe
1996
Kimya MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP KARA
- Gemi etrafındaki sınır tabakanın incelenmesi
A Study on the boundary layer surrocnding ship hulls
BARIŞ BARLAS
- 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