Geri Dön

Analysis of robust approaches in the two independent samples case

İki bağımsız örneklem için dayanıklı yaklaşımların analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 546498
  2. Yazar: GÖZDE NAVRUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH FIRAT ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  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: 92

Özet

İki bağımsız grubu karşılaştırmak, uygulamalı istatistikte birçok klasik çalışmanın konusu olmuştur. İki bağımsız grubu karşılaştırmak için en yaygın yaklaşım yalnızca bir referans noktasına dayanır. Ancak bu yaklaşım yanıltıcı sonuçlar verebilir ve grupların alt popülasyonları arasındaki önemli farkların gözden kaçırılmasına neden olabilir. Grupların kuyruklarındaki, yani kantillerdeki farklılıkların belirlenmesi de özel ilgi konusu olabilir. Bu tez, iki bağımsız grubu kantillerden yararlanarak farklı bir bakış açısıyla karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle öncelikle dikkat kantil tahmin teorisine odaklanmıştır ve yeni önerilen NO kantil tahmin edicisi tanıtılmıştır. NO kantil tahmin edicisi, pratik bir şekilde hesaplanabilir, istenen asimptotik özelliklere sahiptir ve yaygın olarak kullanılan bazı kantil tahmin edicilerinden daha etkindir. Bunu takiben NO kantil tahmin edicisi, iki bağımsız grubu eşzamanlı olarak birden fazla kantil aracılığıyla karşılaştıran bir yöntem önermek için bir yüzdelik bootstrap ile birlikte kullanılmıştır. Bir dizi simülasyon çalışması yapılarak ve bazı gerçek veri setleri kullanılarak, NO kantil tahmin edicisinin ve iki bağımsız grubu karşılaştırmak için önerilen yöntemin performansları incelenmiştir. Önerilen yöntem, incelenen durumların neredeyse tamamında gerçekleşen 1. tip hata oranlarını kontrol edebilmiştir. Bu yöntem, birden fazla referans noktası kullanarak daha hassas bir karşılaştırma yaptığından, tek bir konum ölçüsünü göz önünde bulunduran geleneksel yaklaşımların yerine tercih edilebilir.

Özet (Çeviri)

Comparing two independent groups has been the subject of many classic studies in applied statistics. Although the most common approach for comparing two independent groups is on the basis of just one reference point, it may provide misleading results and cause missing the important differences among subpopulations of the groups. Determination of the differences in tails of the groups, namely quantiles, can also be of particular concern. This thesis aims to compare two independent groups from a different point of view by utilizing quantiles. Therefore, firstly attention is focused on quantile estimation theory and the newly proposed NO quantile estimator is introduced. NO quantile estimator is computationally practical, has desirable asymptotic properties and is more efficient than some quantile estimators that are commonly used. Following this, NO quantile estimator is used in conjunction with a percentile bootstrap to propose a method that compares two independent groups through multiple quantiles simultaneously. By conducting a series of simulation studies and using some real datasets, the performances of NO quantile estimator and the proposed method for comparing two independent groups are investigated. The proposed method could control the actual type I error rates in almost all cases that are investigated. This method is more preferable than the conventional approaches that considers a single measure of location since it makes a more sensitive comparison by using more than one reference points.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    100661

    Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları

    Low bit rate speech coding and applications

    TARIK AŞKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Tez No

    246279

    Incremental construction of cost-conscious ensembles using multiple learners and representations in machine learning

    Yapay öğrenmede çoklu öğrenici ve gösterimleri kullanarak maliyet bilinçli kümelerin artırımlı oluşturulması

    MEHMET AYDIN ULAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ETHEM ALPAYDIN

  3. Tez No

    39126

    İki boyutlu sistemlerin yüksek mertebeden istatistik ile modellenmesi

    Modelling of two-dimensional systems using higher order statistics

    A. MAHİR ÖZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET H. KAYRAN

  4. Tez No

    444187

    Akım serilerinin kaotik analizi karadeniz havzası uzerine bir uygulama

    Chaotic analysis of river discharge time series a case study on black sea river basins

    ASLIHAN ALBOSTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  5. Tez No

    856275

    Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

Geri Dön