Geri Dön

Uyarlanmış Weibull geometrik süreçte istatistiksel sonuç çıkarımı

Uyarlanmış Weibull geometrik süreçte istatistiksel sonuç çıkarımı

  1. Tez No: 746701
  2. Yazar: AKIN YILDIRAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİL AYDOĞDU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, 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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Geometrik süreç, trend içeren ardışık olaylar arası geçen zamanların modellenmesi için ilk olarak Lam (1988) tarafından yenileme sürecinin bir genellemesi olarak geliştirilmiştir ve yer değiştirme (replacement) problemlerine uygulanmıştır. Bu çalışmada ilk olayın gerçekleşme zamanı X_1 rasgele değişkeni, parametreleri α, b ve λ olan uyarlanmış Weibull dağılımına sahip olduğu varsayılacaktır. Geometrik sürecin a oranı ve uyarlanmış Weibull dağılımının parametreleri en çok olabilirlik tahmin yöntemini kullanılarak tahmin ediciler elde edilecektir. Önerilen tahmin edicilerin küçük örneklem performansları, yan ve hata kareler ortalaması (HKO) kriterlerine göre bir simülasyon çalışmasında incelenecektir. Ardından geometrik süreç ile uyumlu altı gerçek veri seti ele alınarak, bu veri setleri için uyarlanmış Weibull geometrik sürecinin parametre tahminleri hesaplanacak ve T-istatistiğinin kullanılmasıyla süreç için uyarlanmış Weibull dağılımı literatürde en çok kullanılan yaşam dağılımları ile karşılaştırılarak uygunluğu belirlenecektir.

Özet (Çeviri)

A geometric process used for modelling consecutive arrival times with trend is firstly introduced by Lam (1988) as a generalization of renewal process and applied in replacement problems. In this study, modified Weibull distribution with parameters α, b and λ is selected as the distribution of the first interarrival time X_1. The maximum likelihood estimation method is used for estimating the ratio parameter a of the geometric process and the parameters of modified Weibull distribution. The performance of the estimators proposed for the small sample size is evaluated by a simulation study according to the bias and mean squared error (MSE) criteria. Then, by using six data sets shown to be consistent with the GP model, the estimates of the parameters of the GP with modified Weibull distribution are calculated. Suitability of the modified Weibull distribution for these data sets is determined by T-statistic comparing with the lifetime distributions commonly used in the literature.

Benzer Tezler

  1. Küvet hazard fonksiyonuna sahip dağılımlardaki güvenilirlik modellerinde tahminleme

    Estimation in reliability models with distribution having bathtub shaped hazard function

    ADAM ABDELRAHMAN HUSSEIN ADAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK

  2. Parametre tahmin problemlerine çok amaçlı optimizasyon modellemesi ile yeni bir yaklaşım

    A new approach to parameter estimation problems with multi-objective optimization modeling

    ECEM DEMİR YURTSEVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ

  3. Yaşam analizinde uyarlanmış en çok olabilirlik tahmininin kullanılması ve klasik istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırılması

    The use of modified maximum likelihood estimation in survival analysis and its comparisons with traditional statistical methods and machine learning algorithms

    SİBEL BALCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER

  4. Bazı normal olmayan dağılımlar için istatistiksel sonuç çıkarımı

    Statistical inference for some non-normal distributions

    CANSU ERGENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU

  5. Estimation and hypothesis testing in stochastic regression

    Stokastik regresyonda tahmin ve hipotez testi

    HAKAN SAVAŞ SAZAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MOTİ LAL TİKU

    YRD. DOÇ. DR. QAMARUL İSLAM