Geri Dön

Parametrik olmayan bootstrap yöntemine dayalı sıralı küme örneklemesi ile istatistiksel sonuç çıkarımı

Statistical inference with ranked set sampling based on nonparametric bootstrap method

  1. Tez No: 623498
  2. Yazar: NURDAN YENİAY KOÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  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: 170

Özet

Örnek birimlerini ilgilenilen değişken bakımından ölçmenin emek, zaman ya da maliyet bakımından oldukça zor ya da maliyetli olduğu durumlarda Sıralı Küme Örneklemesi , Basit Tesadüfi Örneklemeye tercih edilen bir örnekleme tekniğidir. Sıralı küme örneklemesinde birimlerin sıralama hatasını en aza indirmek için uygulamada küçük örnek çapları ile çalışılması tercih edilir. Ancak, sıralı küme örneklemesi gibi küçük örnek çapları ile çalışılan durumlarda, istatistiğin dağılım bilgisinin elde edilebilmesi için büyük örnek çapları için tercih edilen asimptotik yöntemleri kullanmak güvenilir olmayacaktır. Bu nedenle, küçük örnek çaplarının kullanıldığı durumlarda, istatistiğe ilişkin dağılım bilgisinin elde edilmesinde, asimptotik yöntemler yerine bootstrap gibi yeniden örnekleme yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmada, sıralı küme örneklemesi altında bootstrap yöntemine dayalı olarak istatistiksel sonuç çıkarımlarından güven aralığı ve hipotez testi incelenmiştir. Tek grup yığın ortalamasına ilişkin güven aralığı için ele alınan bootstrap örnek seçim yöntemleri, hipotez testi için adapte edilmiştir. Bununla birlikte, iki yığın ortalama farkına ilişkin güven aralığı ve hipotez testi için bootstrap örnek seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Ayrıca, ikiden fazla grup olması durumunda hipotez testi için bootstrap örnek seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Tek grup, iki grup ve ikiden fazla grup için teorik olarak geliştirilen bu yöntemler altında Monte Carlo simülasyon yöntemi ile güven aralığı kapsama olasılıkları, güven aralığı genişlikleri, I. tip hata ve testin gücü değerleri elde edilmiştir. Elde edilen bu değerlerden yararlanarak bootstrap seçim yöntemlerinin performansları incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Ranked Set Sampling is a preferred sampling technique for Simple Random Sampling when it is difficult or costly to measure sample units in terms of the variable of interest. In order to minimize the ranking error of the units in the ranked set sampling, it is preferable to work with small sample size in practice. However, it is not reliable to use preferred asymptotic methods for large sample size in order to obtain statistical distribution information in cases where small sample sizes such as ranked set sampling are studied. For this reason, where small sample sizes are used, resampling methods such as bootstrap can be used instead of asymptotic methods to obtain statistical distribution information. In this study, confidence interval and hypothesis testing as statistical inferences were performed based on bootstrap method under ranked set sampling. Bootstrap sample selection methods were adapted for confidence interval and hypothesis testing of one group population mean. In addition to this, the bootstrap sample selection methods were developed for confidence interval and hypothesis testing of diffrences two population means. Also, bootstrap sample selection methods were developed for hypothesis testing in case of more than two groups. Under the theoretically developed methods for one group, two groups and more than two groups, confidence interval coverage probabilities, confidence interval widths, type I error and power of test values were obtained with Monte Carlo simulation method. The performances of bootstrap sample selection methods were examined using these values.

Benzer Tezler

  1. Ranked set sampling for environmental research in sustainable smart cities: Estimation of dependence measures

    Sürdürülebilir akıllı kentlerde çevresel araştırmalar için sıralı küme örneklemesi: Bağımlılık ölçülerinin kestirimi

    YUSUF CAN SEVİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ

  2. Dinamik network veri zarflama analizi modellerinde bootstrap yaklaşımı

    Bootstrap approach for models of dynamic network data envelopment analysis

    VOLKAN SONER ÖZSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN BAL

  3. Jackknife ve Bootstrop parametre tahmin yöntemlerinin etkinliğinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    FEZAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Tıbbi BiyolojiAnadolu Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR

  4. Bootstrap yöntemi ile parametre tahmini

    Parameter estimation by the bootstrap method

    UMUT ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYHAN İNAL

  5. An integrated regression-bootstrap sampling scheduling method for probabilistic duration range estimation of construction projects

    İnşaat projelerinin olasılıksal süre aralığının belirlenmesi için entegre regresyon-bootstrap örnekleme programlama yöntemi

    ÖZGÜR BARIŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RİFAT SÖNMEZ