Büyüme modeli parametrelerin tahmininde dirençli bayesian yaklaşımı
Robust bayesian approach estimation of growth model parameters
- Tez No: 568884
- Danışmanlar: PROF. DR. KADİR KIZILKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Student's-t dağılımına dayalı doğrusal olmayan modellerin kullanımı yeni bir uygulamadır. Bu yeni yaklaşım, Normal dağılıma göre daha genel ve dirençli bir tahmin sağlamaktadır. Bu tezde, Normal ve Student's-t dağılımı gösteren doğrusal olmayan (büyüme) modellerinin, Japon bıldırcınlarından elde edilen canlı ağırlık değerlerine uygulanması, Bayesian yaklaşımı kullanılarak parametre tahminlerinin elde edilmesi ve Bayesian model karşılaştırma kriterlerine göre de analiz edilen veri seti için en uygun doğrusal olmayan modelin belirlenmesi amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The use of non-linear models based on Student's-t distribution is a new practice. This new approach provides a more general and robust estimate than Normal distribution. It is aimed to apply Normal and Student's-t distributions for the parameters of non-linear (growth) models for live weights obtained from Japanese quails, to obtain parameter estimations using Bayesian approach, and to determine the optimal non-linear model for the growth dataset according to Bayesian model choice criteria.
Benzer Tezler
- Sermaye yapısını belirleyen faktörler: Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri gayrimenkul yatırım ortaklığı firmaları karşılaştırmalı analizi
Determinants of capital structure: Comparative analysis of real estate investment trusts in Turkey and the United States
EMRE ÇELİK
- Homa lagünü'ndeki has kefal balığının (Mugil cephalus, Linnaeus 1758) bazı popülasyon parametrelerinin belirlenmesi
Determination of some population parameters of flathead grey mullet (Mugil cephalus, Linnaeus 1758) in Homa lagoon
RAGIP BALATLI
Doktora
Türkçe
2022
Su ÜrünleriEge ÜniversitesiSu Ürünleri Temel Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN TAŞKAVAK
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Pekin ördeklerinde farklı büyüme eğrisi modellerinin karşılaştırılması
Comparison of different growth curve models in Pekin ducks
MİNE YILMAZ
- Short term load forecasting by using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini
ALI GHADIRIASL NOBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY