Geri Dön

Parameter estimation of probability distributions based on ranked set sampling

Olasılık dağılımlarının sıralı küme örneklemesine dayalı parametre kestirimi

  1. Tez No: 491099
  2. Yazar: MELEK ESEMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELMA GÜRLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ

  2. Kuruyan akarsuların günlük akımlarının modellenmesi

    Başlık çevirisi yok

    HAFZULLAH AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMETÇİK BAYAZIT

  3. 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

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ

  4. Bölgesel taşkın frekans analizi

    Regional flood frequency analysis

    BİHRAT ÖNÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMETÇİK BAYAZIT

  5. 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

    Türkçe

    2015

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADRİ YÜREKLİ