Sıralı küme örneklemesi (SKÖ) kullanılarak bazı sürekli dağılımlar için parametre tahmini
Parameter estimation for some continuous distributions by using ranked set sampling (RSS)
- Tez No: 677002
- Danışmanlar: PROF. DR. BUĞRA SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
İstatistik literatüründe örnekleme yöntemi önemli bir maliyet sorunu içermektedir. Son yıllarda bu sorunu aşmak için geçmişte sıklıkla kullanılan yöntemlerden biri olan Basit Rasgele Örnekleme (BRÖ) yöntemi yerine Sıralı Küme Örnekleme (SKÖ) yöntemi geliştirilmiştir. Sıralı Küme Örnekleme yönteminin temel konusunu oluşturduğu bu çalışmada, SKÖ şablonu kullanılarak geliştirilen Rekor Sıralı Küme Örnekleme (RSKÖ) yöntemi de ele alınmaktadır. Bu tez, temel olarak BRÖ, SKÖ ve RSKÖ altında Chen ve Üstel-Logaritmik dağılımların bilinmeyen parametre tahmini problemini incelemektedir. Bu doğrultuda BRÖ, SKÖ ve RSKÖ altında Chen ve Üstel-Logaritmik dağılımların bilinmeyen parametrelerinin En Çok Olabilirlik (EÇO) ve Bayes tahmin edicileri elde edilmiştir. Daha sonra, Tierney-Kadane yaklaşımı kullanılarak karesel kayıp fonksiyonu altında Bayes tahmin edicilere ulaşılmıştır. Sonraki bölümlerde BRÖ, SKÖ ve RSKÖ altında EÇO ve Bayes tahmin edicilerini karşılaştırmak için Monte Carlo simülasyon çalışması uygulanmıştır. Aynı zamanda hata kareler ortalaması (HKO) ve yanlar bakımından EÇO ve Bayes tahmin edicileri karşılaştırılmıştır. Son olarak, BRÖ, SKÖ ve RSKÖ baz alınarak göreli etkinlikler (GE) de karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Sampling method involves an important cost problem in the statistics literature. In order to overcome this problem, Ranked Set Sampling (RSS) method has recently been developed instead of Simple Random Sampling (SRS) method. The latter used to be one of the most frequently used methods in the past. Ranked Set Sampling method is the main subject of this thesis. Likewise, this study is also goes into a discussion of Record Ranked Set Sampling (RRSS) method, which was created using RSS template. This thesis examines the problem of point estimation for the unknown parameters of Chen and Exponential-Logarithmic distributions under SRS, RSS and RRSS. Meanwhile, Maximum Likelihood (ML) and Bayes estimators for unknown parameters of Chen and Exponential-Logarithmic distributions under SRS, RSS and RRSS are obtained. Then, Bayes estimators under squared error loss function are obtained by using Tierney-Kadane approximation. A Monte-Carlo simulation study is performed to compare ML and Bayes estimators under SRS, RSS and RRSS. Moreover, ML and Bayes estimators are compared in terms of mean squared error (MSE) and bias. Finally, this thesis compares relative efficiencies (REs) based on SRS, RSS and RRSS.
Benzer Tezler
- Parameter estimation of probability distributions based on ranked set sampling
Olasılık dağılımlarının sıralı küme örneklemesine dayalı parametre kestirimi
MELEK ESEMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA GÜRLER
- İstatistiksel tahminlemede sıralı küme örneklemesi ve uygulamaları
Ranked set sampling in statistical inference and its applications
DUYGU HAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İstatistikMarmara ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJGAN TEZ
DOÇ. DR. ÖZLEM EGE ORUÇ
- Bağ bilgisi olduğunda sıralı küme örneklemesinde yeni tahmin ediciler
New estimators in ranked set sampling in the presence of tie information
EDA GİZEM KOÇYİĞİT
- Goodness-of-fit tests in ranked set sampling
Sıralı küme örneklemesinde uyum iyiliği testleri
YUSUF CAN SEVİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ
- Statistical inference based on ranked set sampling
Sıralı küme örneklemesine dayalı istatistiksel çıkarsama
BEKİR ÇETİNTAV
Doktora
İngilizce
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA GÜRLER
PROF. DR. BERNARD DE BAETS