Geri Dön

Weıbull dağılımının parametrelerinin bayesci yöntemle tahmini

Parameter estimation of the weibull distribution by bayesian method

  1. Tez No: 619561
  2. Yazar: YASEMİN KOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Weibull dağılımı, Weibull distribution
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Weibull dağılımı, tıp, mühendislik, fizik, sigortacılık gibi birçok alanda yaygın kullanıma sahip bir dağılımdır. Özellikle maliyet kaybını azaltmada ya da makinelerin garanti ya da dayanma sürelerinin belirlenmesinde iş dünyası tarafından tercih edilerek popülaritesini artırmıştır. Bu sebeple, dağılım parametrelerinin etkin bir şekilde tahmin edilmesi kullanımı açısından önem taşımaktadır. Weibull dağılımının parametrelerinin tahmini için en küçük kareler yöntemi, en çok olabilirlik yöntemi, momentler yöntemi ve Bayesci yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada amaç, Weibull dağılımının parametreleri tahmin edilirken başvurulan yöntemleri araştırmak ve Bayesci yöntemin diğer yöntemlere kıyasla etkinliğini saptamaktır. Bu sebeple bir simülasyon programı yazılmış ve Weibull dağılımının parametreleri hem klasik hem de Bayesci yöntemle tahmin edilmiştir. Daha sonra gerçek veriler kullanılarak tahmin sonuçları elde edilmiştir. Weibull dağılımının parametrelerini tahmin ederken kullanılan yöntemleri karşılaştırmak için hata kareler ortalaması ölçüt olarak kullanılmıştır. Yapılan simülasyon çalışması farklı örneklem boyutları ve farklı parametre değerleri için tekrarlanarak sonuç çıkarımında bulunulmuştur. Ayrıca, Bayes yöntemi ile tahmin yapılırken hem Lindley yaklaşımı hem de Markov Zinciri Monte Carlo yöntemlerinden Metropolis-Hasting algoritması kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Weibull distribution is widely used in many fields such as medicine, engineering, physics and insurance. It has increased its popularity by being preferred by the business world especially in reducing cost loss or determining the warranty or durability of the machines. Therefore, effectively estimating of distribution parameters have important for its usage. The least squares method, maximum likelihood method, moments method and Bayesian methods are used to estimate the parameters of the Weibull distribution. The aim of this study is to investigate the methods used to estimate the parameters of the Weibull distribution and to determine the effectiveness of the Bayesian method compared to other methods. Therefore, a simulation program was written and the parameters of the Weibull distribution were estimated by both classical and Bayesian methods. Then, real data sets were used to estimate the results. In order to compare the methods used to estimate the parameters of the Weibull distribution, the mean squared error was used. Inferences were obtained by repeating simulation for different sample sizes and different parameter values. Besides, while estimating with Bayes method, both Lindley approach and Metropolis-Hasting algorithm of Markov Chain Monte Carlo methods were used.

Benzer Tezler

  1. Ters Weibull dağılım parametrelerinin Bayesci yöntemle tahmini

    Parameter estimation of the inverse Weibull distribution by Bayesian method

    İDİL BÜŞRA KUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN

  2. Kestel ovası drenaj problemleri ve çözüm yolları

    The Solution of the drainage problems encountered in kestel plain

    NESRİN TOKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Kültürteknik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN GİRGİN

  3. Coherent detection of target signals in non Gaussian clutter

    Gauss olmayan yansıma gürültülerindeki (clutter) hedef sinyallerinin bağdaşık sezinlemesi

    SADIK BAYRAKERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1990

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU

  4. The Distribution of the residual lifetime and its applications

    Başlık çevirisi yok

    MİNE ALP ÇAĞLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    PROF. MOHAMMED M. SİDDİQUİ