Kayıp fonksiyonlarına dayalı istatistiksel süreç kontrolü
Statistical process control based on loss functions
- Tez No: 714704
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR KÖKSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tezde Burr XII olasılık yoğunluk fonksiyonunun ters çevrilmesi ile elde edilmiş yeni bir kayıp fonksiyonu tanıtılmıştır. Kaybın hesaplanmasında bu yeni kayıp fonksiyonunun kullanılmasının avantajlarından bahsedilmiş olup bu kayıp fonksiyonu, x ̅ kontrol şeması parametrelerinin belirlenmesinde kullanılan maliyet modelleri ile ilişkilendirilmiş ve yeni maliyet modelleri sunulmuştur. Önerilen yaklaşımlar kapsamında, ilk olarak Duncan maliyet modeli ile yeni geliştirilmiş kayıp yapısı entegrasyonu çalışılmıştır. X ̅ kontrol şeması parametrelerinin belirlenmesinde maliyet minimizasyonu incelenmiştir. Sonrasında Rahim & Banerjee maliyet modeli için önerilen kayıp yapısı çeşitli varsayımlar altında incelenmiştir. Örneklem aralığı ile hata oranının sabit ve değişken olduğu durumlarda yeni önerilen kayıp yapısı ile maliyet minimizasyonu çalışılmış ve sonuçları tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new loss function obtained by inverting the Burr XII function is introduced. The advantages of using this new loss function in the calculation of loss are mentioned, this loss function is integrated with the cost models used in determining the x ̅ control chart parameters and new cost models are presented. Within the scope of the proposed approaches, integration of the Duncan cost model with the newly developed loss structure is studied first. Cost minimization was investigated in determining the x ̅ control chart parameters. Afterwards, the proposed loss structure for the Banerjee & Rahim cost model is examined under various assumptions. In cases where the sampling interval and failure rate are constant or increasing, cost minimization with the newly proposed loss structure is studied and the results are discussed.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- An ensemble learning model for wide-area measurement based transient stability assessment in power systems
Güç sistemlerinde geniş alan ölçümlerine dayalı geçici hal kararlılık değerlendirmesi için bir topluluk öğrenme modeli
CAN BERK SANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
NAHİT ÇATMADIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN