Geri Dön

Genelleştirilmiş gamma dağılımının parametre tahmini için bulanık bir yaklaşım

A fuzzy approach for generalized gamma distribution parameter estimation

  1. Tez No: 696371
  2. Yazar: MERVE DİLMAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ MERT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Bu tezde Genelleştirilmiş Gamma Dağılımı'nın parametre tahmini için, optimal çözüm sağlayan alternatif bir yöntem incelenmiştir. Genelleştirilmiş Gamma Dağılımı'nın olasılık yoğunluk fonksiyonu matematiksel anlamda karışık bir yapıya sahip olduğu için parametrelerinin tahminini yapmak zordur. Tezdeki amaç, bu soruna bir çözüm önerisi sunmaktır. Parametre tahminleri için en küçük kareler yöntemi esas alınmıştır. Ancak ortaya çıkan denklemlerin analitik olarak çözümü mümkün olmadığı için, sezgisel bir optimizasyon algoritması olan Yarasa Algoritması ve Bulanık Mantık ile parametre tahminlerinin yapılması hedeflenmiştir. Araştırmanın sonunda kurulan model ile ilgili parametrelerin tahmini yapılmış ayrıca Genetik Algoritma ve Guguk Kuşu Algoritması ile de karşılaştırılmaları verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, an alternative method that provides an optimal solution for parameter estimation of the Generalized Gamma Distribution is investigated. Since the probability density function of the Generalized Gamma Distribution has a complex mathematical structure, it is difficult to estimate its parameters. The aim of the thesis is to propose a solution to this problem. The least squares method was used for parameter estimations. However, since it is not possible to solve the resulting equations analytically, it is aimed to make parameter estimations with Bat Algorithm and Fuzzy Logic, which is an intuitive optimization algorithm. At the end of the research, the parameters related to the model established were estimated and their comparisons with the Genetic Algorithm and the Cuckoo Algorithm were given.

Benzer Tezler

  1. Çarpık dağılımlarda parametre tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of the parameter estimation methods at the skewed distributions

    HÜLYA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK

  2. Genelleştirilmiş Weıbull Dağılımları ve parametre tahmini

    Generalized Weibull Distributions and parameter estimation

    EDA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAN USTA

  3. Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks

    İLKER MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ

  4. High flow, low flow and drought characteristics of Küçük Menderes river basin

    Küçük Menderes havzasının yüksek akım, düşük akım ve kuraklık özellikleri

    GÖKHAN SARIGİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY

  5. Heterojenliğin sağlık sigortalarında toplam hasar modellerine etkisi

    Impact of heterogeneity on aggregate loss models in health insurance

    ASLIHAN ŞENTÜRK ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Aktüerya BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR KARABEY