Geri Dön

A new approximation to dependence function in bivariate extreme value distributions

İki değişkenli üç değer dağılımlarında bağımlılık fonksiyonuna yeni bir yaklaşım

  1. Tez No: 492459
  2. Yazar: ALIREZA AHMADABADI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU ÜÇER
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bileşik uç değer olaylarının bağımlılık yapıları, Pickands bağımlılık fonksiyonu tarafından karakterize edilen uç-değer kopulaları ile modellenebilir. Bu tezde, çekirdek regresyonu ve Bayes yöntemlerini kullanarak Pickands bağımlılık fonksiyonunu tahmin etmek için iki yeni yaklaşım önerilmiştir. İlk yaklaşımda, esnek bir forma sahip olan Bernstein kopulalar ile elde edilen yeni veri noktaları bilinmeyen Pickands bağımlılık fonskiyonunu tahmin etmek üzere kullanılmışlardır. Daha sonra, çekirdek regresyon yöntemi, gerçek bir kestirici çıkarmak için önerilmiştir. Bu kestircinin peformansı bir benzetim çalışması ile verilmiştir. Test sonuçları kestiricinin geleneksel kestircilere göre daha iyi bir performans sergilediğini göstermiştir. İkinci yaklaşımda, öncelikle kübik B-spline regresyon yöntemi bağımlılığı modellemek için kullanılmıştır. Daha sonra, Pickands bağımlılık fonksiyonunun kestircisi Bayes yaklaşımı ile elde edilmiştir. Tahminleme boyunca, parametre vektörlerinin öncül ve artçıl dağılımları elde edilmiştir. Artçıl örnekleme algoritması, artçıl dağılıma yaklaşım için verilmiştir. Pickands bağımlılık fonksiyonu için önerilen Bayes kestiricisinin performansını ölçmek ve karşılaştırmak için bir benzetim çalışması sunulmuştur. Aynı zamanda çalışmaya, gerçek veri örneği de eklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Dependence structures of joint extreme events can be modeled by extreme value copulas characterized by Pickings dependence function. In this thesis, two new approaches using Kernel Regression and Bayesian methods are proposed to estimate Pickands dependence function. In the first approach, new data points obtained with Bernstein copula approximation which have flexible form can serve to estimate the unknown Pickands dependence function. Kernel Regression method is then used to derive an intrinsic estimator. The performance of the estimator is given by a simulation study. Test results mainly show that the estimator has a better performance than the conventional estimators. In the second approach, Initially, cubic B-spline regression is used to model the dependence function. Then, the estimator of Pickands dependence function is obtained by the Bayesian approach. Through the estimation process, the prior and the posterior distributions of the parameter vectors are provided. The posterior sampling algorithm is presented in order to approximate the posterior distribution. We give a simulation study to measure and compare the performance of the proposed Bayesian estimator of the Pickands dependence function. A real data example is also illustrated.

Benzer Tezler

  1. Türkiye rüzgarlarının alan-zaman modellemesi

    Spatio-temporal modeling winds of Turkey

    AHMET DURAN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  2. Yakın geçmişteki nükleer reaktör dinamik analiz yöntemlerine bir bakış

    Başlık çevirisi yok

    MURAT ALGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ EDGÜ

  3. Fast algorithms for linear and nonlinear microvave circuit simulation

    Doğrusal ve doğrusal olmayan mikrodalga devre benzetimi için hızlı algoritmalar

    MUSTAFA ÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    PROF.DR. ABDULLAH ATALAR

  4. Olasılıkçıl evrim kuramı ile çok nesnecikli dizgelerin deviniminin incelenişi ve Padé oranlarıyla da yaklaştırım

    Analysis of the motion of many particle problem by using probabilistic evolution theory and approximation with Padé approximants

    ELİF TATAROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN DEMİRALP

  5. Hiperbolik metrik uzaylarda KF-iterasyon yöntemi için bazı sabit nokta teoremleri

    Some fixed point theorems for the KF-iteration method in hyperbolic metric spaces

    EMRE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikSakarya Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYNUR ŞAHİN