Genetik algoritma yaklaşımıyla Kumaraswamy dağılımı parametrelerinin sıralı küme örneklemesi ile tahmin edilmesi
Genetic algorithm approach to parameter estimation of Kumaraswamy distribution using ranked set sampling
- Tez No: 540889
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜVENÇ ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu tez çalışmasında, Kumaraswamy dağılımının parametrelerinin tahmin edilmesi için en çok olabilirlik yönteminde genetik algortimanın kullanılması araştırlmıştır. Ayrıca basit rasgele örneklemeye alternatif olarak sıralı küme örneklemesi de incelenmiştir. Genetik algoritma, Kumaraswamy dağılımı parametrelerinin pozitif olma koşulunun hesaba katılması ve olabilirlik fonksiyonunun türev bilgisine ihtiyaç duymaması açısından kolaylık sağlamıştır. Bunun yanında sıralı küme örneklemesi tahmin edicileri basit rasgele örneklemeye kıyasla daha iyi sonuçlar vermiştir. Simülasyon çalışmasındaki hesaplamalar için R yazılımı kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the estimation of parameters of the Kumaraswamy distribution has been investigated by using maximum likelihood method with genetic algorithm. In addition, ranked set sampling is also investigated as an alternative for simple random sampling. Genetic algorithm has two benefits for solving this problem. First benefit is that by using GA the pozitivity constraints for the parameters of the Kumaraswamy distribution are automatically satisfied. Second in GA use of derivatives is not needed. On the other hand ranked set sampling estimators give better results in comparison with simple random sampling estimators. R software was prefered for calculations in the simulation study.
Benzer Tezler
- A Genetic algorithmic approach to the differential and linear cryptanalysis
Genetik algoritma yaklaşımıyla diferansiyel ve lineer kriptanaliz
METE EMİNAĞAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET KOLTUKSUZ
- Genetik algoritma yaklaşımıyla ameliyathanelerde çizelgeleme
Scheduling in operating rooms with genetic algorithm approach
ESRA BAYTÖREN
Doktora
Türkçe
2020
Hastanelerİstanbul ÜniversitesiSayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRAH ÖNDER
- Chaotic system analysis with genetic algorithm approach
Genetik algoritma yaklaşımıyla kaotı̇k sistemlerin analizleri
MUSTAFA ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BiyoistatistikPiri Reis ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ÖZGÜR AYBAR
- Genetik algoritma yaklaşımıyla atölye çizelgeleme
Genetic algorithm approach to job-shop scheduling
SERDAR BİROĞUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
- Ship hull form optimization by evolutionary algorithm
Evrimsel algoritma yaklaşımıyla gemi tekne formunun optizasyonu
MARK GAMMON
Doktora
İngilizce
2004
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AHMET DURSUN ALKAN