Geri Dön

Medyan sıralı küme örneklemesi kullanılarak shrinkage tahmini

Shrinkage estimation using median ranked set sampling

  1. Tez No: 596964
  2. Yazar: KÜBRA GÜRSOY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERAL EBEGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Yığına ilişkin istatistiksel bir çıkarım yapabilmek için öncelikle yığının parametreleri tahmin edilmeye çalışılır. Bu amaç doğrultusunda sapmasız tahmin ediciler yaygın olarak kullanılır. Sapmasız tahmin edicilerin büyük varyansa sahip olmaları durumunda yanlış bulgulara neden olmamak için daha küçük ortalama hata kareye sahip sapmalı tahmin edicilerin kullanılması söz konusu olabilir. Sapmalı tahmin edicileri elde etme yöntemlerinden bir tanesi shrinkage tahmin yöntemidir. Shrinkage tahmin yöntemleri yardımıyla yığın parametreleri için sapmasız tahmin ediciye göre daha küçük ortalama hata kare değerine sahip sapmalı tahmin ediciler elde edilebilir. Bu doğrultuda ilgilenilen değişkenin ölçümünün zor ya da pahalı olduğu durumlar için shrinkage tahmin yönteminde örnek birimlerinin genellikle elde edildikleri varsayılan basit tesadüfi örneklemeye alternatif olarak sıralı küme örneklemesi ve medyan sıralı küme örneklemesi ele alınmıştır. Bu çalışmada shrinkage tahmin yöntemine dayalı sapmalı tahmin edicinin sıralı küme örneklemesi ve medyan sıralı küme örneklemesi altında etkinliği incelenmiştir. Bunun için öncelikle normal dağılım konum parametresinin basit tesadüfi örnekleme, sıralı küme örneklemesi ve medyan sıralı küme örneklemesi altında shrinkage tahmin edicileri elde edilmiştir. Daha sonra tahmin edicilerin ortalama hata karelerini karşılaştırmak üzere Monte Carlo simülasyon çalışması yapılmıştır. Farklı örnek çapları ve farklı shrinkage faktörleri altında yapılan bu simülasyon çalışması sonucunda, medyan sıralı küme örneklemesi altında elde edilen shrinkage tahmin edicilerinin incelenen diğer örnekleme yöntemleri altında elde edilen shrinkage tahmin edicilerden daha etkin sonuçlar verdiği görülmüştür. Aynı zamanda yapılan uygulama ile de medyan sıralı küme örneklemesi altında elde edilen shrinkage tahmin edicilerinin incelenen diğer örnekleme yöntemleri altında elde edilen shrinkage tahmin edicilerden daha küçük ortalama hata kareye sahip olduğu teorik olarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In order to make a statistical deduction about any population firstly parameters of the population are tried to be determined. For this purpose unbiased estimators are widely used. If the unbiased estimator has high variance, it may be mentioned that using biased estimators with smaller mean square error to avoid false findings. One of the various estimation methods developed of minimize such errors is the shrinkage estimation method. For population parameters estimators which have smaller mean square error than that of unbiased estimators can be obtained by the help of shrinkage estimation methods. Accordingly, in cases where the measurement of the variable of interest is difficult or expensive, ranked set sampling and median ranked set sampling are handled as an alternative to the simple random sampling, where the sample units are generally obtained in the shrinkage estimation method. In this study, the efficiency of the biased estimator based on shrinkage estimation method under ranked set sampling and median ranked set sampling was researched. To do this, primarily, shrinkage estimators were obtained under simple random sampling ranked set sampling and median ranked set sampling, of the normal distribution location parameter. Then the Monte Carlo simulation study was carried out to compare estimators mean square error. As a result of this simulation study performed under different sample diameters and different shrinkage factors, it was shown that the shrinkage estimators obtained under median ranked set sampling gave more efficient results than the shrinkage estimators under other examined sampling methods. In addition, it was theoretically shown that shrinkage estimators obtained under median ranked set sampling had a smaller mean error square than the shrinkage estimators obtained under the other sampling methods examined.

Benzer Tezler

  1. Sıralı küme örneklemesi kullanılarak oransal tahmin yöntemlerinin incelenmesi

    Investigation on ratio estimation methods using ranked set sampling

    MERVE ESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR

  2. Tabakalı medyan sıralı küme örneklemesinde doğrusal olmayan maliyet fonksiyonu kullanılarak örnek çapının belirlenmesi

    Sample size allocation using nonlinear cost function in stratified median ranked set sampling

    AYŞE BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR

  3. Yığın ortalamasının tahmin edilmesinde farklı sıralı küme örneklemesi tasarımlarının incelenmesi

    Investigation different ranked set sampling designs for estimate on the population mean

    SEDA TUĞÇE ALTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR

  4. Comparison of efficiency of two-layer median ranked set sampling using concomitant variables

    İki aşamalı medyan sıralı küme örneklemesinde yardımcı değişkenler kullanılarak etkinliğinin karşılaştırılması

    BEGÜM KARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN DEMİREL

  5. Sıralı küme örneklemesi ile uyarlanabilir çekirdek yoğunluk tahmini

    Adaptive kernel density estimation with ranked set sampling

    ÖZLEM MUHTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR DEMİR