Parameter estimation of probability distributions based on ranked set sampling
Olasılık dağılımlarının sıralı küme örneklemesine dayalı parametre kestirimi
- Tez No: 491099
- Danışmanlar: PROF. DR. SELMA GÜRLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Son zamanlarda, birçok araştırmacı gözlemlerin ölçümünün masraflı ve/veya zaman alıcı olduğu durumlarda kitle parametrelerinin kestirimi için daha etkili bir örnekleme metodu olan sıralı küme örneklemesi (SKÖ) üzerinde yoğunlaşmıştır. SKÖ prosedüründe, ilgilenilen değişkene ait birimler gerçek ölçüm yapılmadan sıralanır ve sıralama süreci sonrasında sadece seçilen birimlere ölçülür.Böylece, zaman ve maliyet açısından etkinlik ve avantaj elde edilir. Ayrıca SKÖ, ilgilenilen kitlenin neredeyse her yerinden birimler seçerek kitleyi daha iyi temsil eden bir örneklem elde etmemizi sağlar. SKÖ yöntemi birçok araştırmacı tarafından çeşitli kapsamlar altında çalışılmıştır. Araştırmacılardan bazıları SKÖ'yü modifiye ederken, diğerleri de bu modifikasyonları kullanarak kitle parametrelerini tahmin etmektedir. Bu çalışmada, Genelleştirilmiş Rayleigh (GR) dağılımının şekil ve ölçek parametrelerinin kestirimlerine değinilmiştir. GR dağılımının bilinmeyen parametrelerinin SKÖ'ye ve onun bazı modifikasyonlarına dayalı en çok olabilirlik kestiricileri sunulmuştur. Parametre kestiricileri kapalı bir formda yazılamadığından, çözümler için nümerik yöntemler kullanılmıştır. Kestiricilerin performanslarının karşılaştırılması amacıyla Mathematica yazılımı kullanılarak 10.000 tekrarlı Monte Carlo benzetim çalışması yapılmıştır. Kestiricilerin basit rasgele örnekleme, SKÖ, uç değer SKÖ, ortanca SKÖ ve kusurlu SKÖ altındaki, yanlılıkları, hata kareler ortalamaları ve etkinlikleri farklı küme ve döngü sayılarıyla karşılaştırılmıştır. Ek olarak, çalışma gerçek veri örneğiyle de desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, many researchers focused on the more effective sampling method that is called Ranked Set Sampling (RSS) for estimating the population parameter when the measurement of an observation is costly and/or time consuming. In RSS procedure, we rank the units of the variable of interest without actual measurement and after the ranking process, only selected units are measured exactly. Therefore, we have effectiveness and advantageous as time and cost. Furthermore, it provides more representative sample from the target population by selecting the units almost everywhere from the interested population. RSS method has been studied by the number of researchers under various scopes. While some of them has modified the RSS, the others estimated the parameter of population by using these modifications. In this study, we deal with the estimation of the shape and scale parameters for Generalized Rayleigh (GR) distribution. We propose the maximum likelihood (ML) estimators of unknown parameters of GR distribution based on RSS and its some modifications. As we have no explicit form of estimators of parameters, numerical methods are used for the solutions. For comparison of the performances of estimators, a Monte Carlo simulation study is performed via Mathematica 11.0 with 10,000 repetitions. The biases, mean squared errors and relative efficiencies of estimators are compared in simple random sampling (SRS), RSS, extreme RSS, median RSS and imperfect RSS with different set and cycle sizes. Moreover, the study is supported with a real data example.
Benzer Tezler
- Ranked set sampling for environmental research in sustainable smart cities: Estimation of dependence measures
Sürdürülebilir akıllı kentlerde çevresel araştırmalar için sıralı küme örneklemesi: Bağımlılık ölçülerinin kestirimi
YUSUF CAN SEVİL
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ
- Kuruyan akarsuların günlük akımlarının modellenmesi
Başlık çevirisi yok
HAFZULLAH AKSOY
Doktora
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMETÇİK BAYAZIT
- Sansürlü ve sansürsüz sağkalım verileri için parametrik dağılımlarda parametre tahminine katkılar
Contribution to parameter estimation in parametric distributions based on censored and completed survival data
MERVE SEZGİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Orta karadeniz bölgesinde taşkına neden olan günlük en büyük yağmur miktarlarının bölgesel frekans analizi
Regi̇onal frequncy analysis of daily maximum rainfalls on middle black sea region caused flood
MELİH ENGİNSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
ZiraatGaziosmanpaşa ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADRİ YÜREKLİ