Geri Dön

Karma modellerde simetri varsayımı

The symmetry assumption in mixed models

  1. Tez No: 679568
  2. Yazar: SEVGİ DEMİRCİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLGEHAN GÜVEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Karma modelde simetri varsayımı, rastgele etki ve etkileşim faktörlerinin istatistiksel olarak bağımsız olması olarak tanımlanır. Simetri varsayımı sağlanmadığında sabit etki faktörün modeldeki belirginliği hipotezini test etmede F-test geçerli değildir. Bu tez çalışmasında, bazı hücreleri boş olan dengeli ve dengesiz iki yönlü karma modeller için normallik varsayımı altında fakat simetri varsayımı ve hata terimlerinin varyans homojenliği sağlanmıyorken sabit etki faktörün modeldeki belirginliği hipotez testi için iki test prosedürü sunulmuştur. Bunlar dengeli modeller için Hotelling's T^2 ve dengesiz modeller için olabilirlik oran testidir. Boş hipotez altında test istatistiklerinin asimptotik dağılımları hücre büyüklükleri sabit fakat rastgele etki faktör seviye sayısının sonsuza gittiği varsayımı altında hesaplanmıştır. Testlerin etkinliklerinin ölçülebilmesi için simülasyon sonuçları sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

In the mixed model, the assumption of symmetry is defined as the independence of the random effect factor and the interaction factor. In vialotion of the symmetry assumption, the F-test is not valid for testing of hypothesis of no fixed main effects. In this thesis, for the balanced and unbalanced two-way mixed models with some empty cells, two test procedures are presented for the testing of hypothesis of no fixed main effects under the assumption of normality but the assumption of symmetry and homogeneity of variances of the error terms are vialoted. These are Hotelling's T^2 test with monotone incomplate data and the likelihood ratio test with completely missing data. The asymptotic null distributions of the test statistics are calculated under the assumption that the cell sizes are constant but the number of random effect factor levels goes to infinity. Simulations are presented to measure the effectiveness of the tests.

Benzer Tezler

  1. Wind turbine protection and modelling

    Rüzgar türbinleri koruma ve modelleme

    ERIC NDUWAYEZU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BAYRAK

  2. Modelling and analyses of damped multi-layered structures

    Sönümlü çok katmanlı yapıların modellenmesi ve analizleri

    MEHMET SAİT ÖZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK

  3. Anakaya eğiminin zemin büyütmesine etkisi

    The effect of the bedrock slope on the soil amplification

    HADİ KHANBABAZADEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geoteknik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RECEP İYİSAN

  4. Model predictive control of a fixed wing unmanned aerial vehicle

    Sabit kanatlı bir insansız hava aracının model öngörülü kontrolü

    HAKAN ÜLKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMAL BAYKARA

  5. Techno-economic analysis of onshore and offshore wind farms in Türkiye

    Türkiye'deki karasal ve denizüstü rüzgar santrallerinin tekno-ekonomik analizi

    SAMET ERGİŞİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER