Optimal b-robust tahmin yöntemi ile power lindley dağılımının parametre tahmini
Parameter estimation of the power lindley distribution with the optimal b-robust estimation method
- Tez No: 637639
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA ZEHRA DOĞRU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Bu tez çalışmasında öncelikli olarak bilinen klasik yöntemlerden olan en çok olabilirlik (ML) ve en küçük kareler (LS) tahmin yöntemleri kullanılarak power Lindley (PL) dağılımının parametre tahminleri elde edilmiştir. Bunun yanı sıra klasik tahmin edici yöntemlerinin veride aykırı gözlem olduğu durumda aykırı gözlemlere karşı oldukça duyarlı oldukları bilinmektedir. Bu nedenle, klasik tahmin edici yöntemlere karşı aykırı gözlemlerden etkilenmeyecek alternatif bir tahmin edici yöntemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, PL dağılımının parametreleri için optimal B-robust (OBR) tahmin yöntemi kullanılarak dayanıklı tahmin ediciler elde edilmiştir. Önerilen tahmin edicilerin performanslarını karşılaştırmak ve simülasyon çalışmasında çeşitliliği sağlamak amacıyla robust regresyon (RR) tahmin yöntemi kullanılarak da PL dağılımının parametreleri için tahmin ediciler elde edilmiştir. OBR tahmin edicilerinin uygulanabilirliğini test etmek için ayrıca gerçek veri uygulaması da yapılmıştır. Simülasyon çalışmasında veride aykırı gözlem olması ve olmaması durumunda OBR tahmin edicilerinin performansları diğer tahmin edicilerinin (ML, LS, RR) performansları ile karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda aykırı değer içeren gerçek veri üzerinde de tahmin edicilerin performansı karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması ve gerçek veri uygulaması sonucunda veri setinde aykırı gözlem olduğunda en iyi performansı OBR tahmin edicilerinin gösterdiği gözlenmiştir. Sonuç olarak, veride aykırı gözlem olduğunda PL dağılımının parametreleri için alternatif olarak OBR tahmin yönteminin kullanılması uygundur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, parameter estimates of the power Lindley (PL) distribution were obtained by using the maximum likelihood (ML) and least squares (LS) estimation methods, which are among the known classical methods. Besides, it is known that classical estimation methods are very sensitive to outliers when there are outliers in the data. Therefore, an alternative estimation method against classical estimation methods is needed that will not be affected by outliers. In this thesis, robust estimators for the parameters of the PL distribution were obtained using the optimal B-robust (OBR) estimation method. To compare the performances of the proposed estimators and to provide variety in the simulation study, the estimators for the parameters of the PL distribution were also obtained using the robust regression (RR) estimation method. A real data application was also performed to test the applicability of the OBR estimators. In the simulation study, in the presence and absence of the outliers, the performances of OBR estimators were compared with the performances of the estimators (ML, LS, RR). At the same time, the performances of the estimators were also compared on the actual real data including outliers. As a result of the simulation study and real data application, it was observed that the OBR estimators showed the best performance when there were outliers in the data. Consequently, it is appropriate to use the OBR estimation method for the parameters of the PL distribution when there are outliers in the data.
Benzer Tezler
- Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation
Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü
SEVDA JAFARZADEH
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- An experimental study on the behavior of square short concrete columns confined with hybrid frpunder monotonic axial compression stress
Monotonik eksenel basınç yüklemesi altında hibrit liflipolimer malzeme ile sargılanmış kare beton kolonların davranışı üzerine deneysel bir çalışma
BILAL IBRAHIM MAJEED AL-OUBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEDİNE İSPİR ARSLAN
- Gerilim sensör arızası durumunda kendinden uyartımlı asenkron generatör için hata toleranslı gürbüz kontrolör tasarımı
Fault tolerant robust controller design for self-excited induction generator subject to voltage sensor fault
HARİS ÇALGAN
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN DEMİRTAŞ
- H&-robust optimal kontrol tekniğinin kullanılması ile T 700 turbo motorunun güç türbini hızının kontrolü
Power turbine speed control of the GE-T700 turbo engine using the H -robust optimal control technique
CÜNEYT YILMAZ