A new goodness-of-fit approach for Archimedean copula models and power analysis
Archimedean kopula modelleri için yeni bir uyum iyiliği yaklaşımı ve güç analizi
- Tez No: 538018
- Danışmanlar: PROF. DR. BURCU ÜÇER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, Bernstein-B\'ezier polinomları kullanılarak Kendall dağılımına dayalı yeni bir iki değişkenli Archimedean kopula sınıfı tanıtıldı. Bu yeni sınıf kopula, polinom derecesine ve kontrol noktalarına bağlı olarak esnek bağımlılık özelliklerine sahiptir. Bu yeni Archimedean kopula sınıfının Kendall tau, üst kuyruk ve alt kuyruk bağımlılığı gibi bazı bağımlılık özellikleri elde edilmiştir. İstenen bağımlılık özelliklerine dayanan benzetim prosedürü tanıtılmıştır. Ayrıca, Archimedean ailesi için parametrik olmayan tahmin yöntemleri önerilmektedir. Archimedean Kopula'nın Kendall dağılım fonksiyonunu tahmin etmek için Bernstein polinomları ve Bezier eğrisi yaklaşımı kullanılmıştır. Ayrıca, Cramer-Von Mises türü istatistiğe dayalı yeni bir uyum iyiliği testi, Kendall dağılım fonksiyonunun yeni tahmin yöntemleri kullanılarak elde edilmiştir. Önerilen testlerin performansını ölçmek için Monte Carlo benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Benzetim sonuçları, hem Bernstein polinomu hem de Bezier eğrisi temelli testlerin,“m”derecesine dayalı olarak esnek bir forma sahip olmasından dolayı klasik olandan daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new class of bivariate multi-parameter Archimedean copula based on Kendall distribution using Bernstein-Bezier polynomials is introduced. This new class copula has flexible dependence properties depending on the polynomial degree and the control points. Some dependence characteristics such as Kendall's tau, upper tail and lower tail dependence of the this new Archimedean copula class are derived. The simulation procedure based on these desired dependence characteristics is presented. Also, we propose an estimation method for the Archimedean family of copula in a nonparametric setting. Bernstein polynomials and Bezier curve approaches are used to estimate the Kendall distribution function of the Archimedean copula. Also, a new goodness-of-fit test based on Cramer-Von Mises type statistic is constructed using new estimation methods of Kendall distribution function. A Monte Carlo study is performed to measure the performance of the proposed tests. The simulation results show that both the Bernstein polynomial and the B\'ezier curve based tests have better performances than the classical one since they have flexible form according to its order m.
Benzer Tezler
- Çokgensel alanda iki değişkenli sürekli dağılım fonksiyonları için uyum iyiliği testleri
Goodness of fit tests for continuous bivariate distribution functions in polygonal area
TUNCAY ULUYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
- Bulanık lojistik regresyonda parametre tahminleri için yeni bir yaklaşım ve bir uygulama
A new approach for parameter estimation in fuzzy logistic regression and an application
GÜLTEKİN ATALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK
- Çok kriterli karar verme yöntemi seçiminde yeni bir yaklaşım
A new approach in the selection of multi criteria decision making methods
AHMET ÖZTEL
- A new sorting-based classification approach to digital customer segmentation
Dijital müşteri segmentasyonuna yönelik yeni bir sıralama tabanlı sınıflandırma yaklaşımı
GÖKÇE YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Zaman serisi sınıflandırması için dalgacık dönüşümüne dayalı yeni bir yaklaşım
A novel approach for time series classification based on wavelet decomposition
ARZU FİDAN
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER