Geri Dön

Bırnbaum-saunders dağılımının parametrelerinin Bayesci yöntemle tahmini

Parameter estimation of the birnbaum-saunders distribution by Bayesian method

  1. Tez No: 744313
  2. Yazar: SAMET KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Birnbaum-Saunders dağılımı, su kalitesi, tarım, hava kirliliği, rüzgar hızı gibi konular ile işletme ve ekonomi, tıp, mühendislik bilimleri, çevre bilimi gibi birçok alanda kullanıma sahip bir dağılımdır. Bu dağılım iş dünyasında özellikle makinelerin dayanıklılığını ve parçaların yorulma veya bozulma ömrünü modellemek için tercih edilmektedir. Bu nedenle, dağılım parametrelerinin etkin bir şekilde tahmin edilmesi önemlidir. Birnbaum-Saunders dağılımının parametrelerinin tahmini için momentler yöntemi, uyarlanmış momentler yöntemi, en çok olabilirlik yöntemi, robust yöntemler ve Bayes yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada amaç, Birnbaum-Saunders dağılımının parametrelerini tahmin etmek için başvurulan yöntemleri araştırmak ve Bayes yönteminin en çok olabilirlik yöntemine kıyasla etkinliğini saptamaktadır. Bu nedenle, simülasyon programı yazılmış ve Birnbaum-Saunders dağılımının parametreleri hem klasik yöntemle hem de Bayesci yöntemle tahmin edilmiştir. Bu kapsamda, Birnbaum- Saunders dağılımında iki parametre için farklı önsel dağılımlar kullanılarak, farklı kayıp fonksiyonları altında Bayesci sonuç çıkarımına değinilmiştir. Dağılımın parametrelerini tahmin ederken kullanılan yöntemleri karşılaştırmak için hata kareler ortalaması ölçüt olarak kullanılmıştır. Daha sonra literatürde yer alan iki farklı gerçek veri seti çalışmaya dahil edilmiş ve parametrelere ilişkin tahmin sonuçları elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The Birnbaum-Saunders distribution is used in many fields such as water quality, agriculture, air pollution, wind speed, business and economics, medicine, engineering sciences, and environmental science. This distribution is preferred in the business world, particularly to model the durability of machines and the fatigue or failure life of components. Therefore, it is significant to estimate the distribution parameters effectively. Moment method, adapted moment method, maximum likelihood method, robust method and Bayesian method are used for the estimation of the parameters of the Birnbaum-Saunders distribution. The aim of this study is to investigate the methods which are used to estimate the parameters of the Birnbaum-Saunders distribution and to determine the efficiency of the Bayesian method compared to the maximum likelihood method. Therefore, a simulation program is written and the parameters of the Birnbaum-Saunders distribution are estimated by both the classical method and the Bayesian method. In this context, Bayesian inference under different loss functions is mentioned by using different prior distributions for two parameters in the Birnbaum-Saunders distribution. The mean squared error is used as comparison criteria for the methods whic are used while estimating the parameters of the distribution. Then, two different real data sets in the literature are used in the study and estimation results are obtained.

Benzer Tezler

  1. Parameter estimation of Birnbaum-Saunders distribution with genetic algorithm under right censored data

    Sağ sansürlü veriler altında Birnbaum-Saunders genetik algoritma ile dağılımının parametre tahmini

    ALI ASSOUMANI RASSOUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL

  2. Birnbaum-saunders tipi yeni bir dağılım ailesi

    A new family of birnbaum-saunders type distributions

    İSMET BİRBİÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ İHSAN GENÇ

  3. On estimation of probability density function

    Olasılık yoğunluk fonksiyonu tahmini üzerine

    ELİF ERÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA NADAR

  4. Rızanın Ceza Hukuku sorumluluğu üzerindeki etkisi

    Effect of consent on Criminal Law responsibility

    OĞUZ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    HukukAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CUMHUR ŞAHİN

  5. Geleneksel termik santrallerin ana bileşenlerinin sistem bileşen önem ölçümlerine göre değerlendirilmesi

    Evaluation of the main components of conventional thermal power plants according to system component importance measures

    NURETTİN MENTEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS BULUT