Geri Dön

Farklı sıralı küme örnekleme yöntemlerine dayalı güvenilirlik tahmini

Estimation of reliability based on different ranked set sampling methods

  1. Tez No: 758796
  2. Yazar: GÜLSABAH EDA İPEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURSEL KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Etkinlik, Maksimum olabilirlik yöntemi, Sıralı küme örneklemesi, Üstel dağılım, Efficiency, Maximum likelihood method, Ranked set sampling, Exponential distribution
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Literatürde genellikle, X güç ve Y stres olmak üzere sistem güvenilirliği R=P(Y<X) tahmini basit rastgele örnekleme (BRÖ) yöntemine dayalı olarak ele alınmaktadır. Fakat son yapılan çalışmalar, sıralı küme örneklemesine (SKÖ) dayalı R tahmininin standart tahmin edicilere göre daha etkin sonuçlar verdiğini kanıtlamıştır. Tez kapsamında ilk olarak, SKÖ'ne dayalı maksimum olabilirlik (MO) tahmin edicileri elde edilmiştir. Ancak, bu yöntem kullanıldığında tahmin edicilerin analitik olarak çözümü bulunmamaktadır. Tahmin edicilerin açık çözümü için iteratif olmayan yöntem olarak önerilen modifiye edilmiş maksimum olabilirlik (MMO) yöntemi kullanılmıştır. Bu tezde, farklı SKÖ yöntemlerine dayalı olarak R'ın MO ve MMO tahmin edicileri incelenmiştir. Ele alınan yöntemler, hareketli uç sıralı küme örneklemesi (HUSKÖ), L sıralı küme örneklemesi (LSKÖ) ve medyan sıralı küme örneklemesidir (MSKÖ). Son olarak, önerilen MO ve MMO tahmin edicilerinin performans karşılaştırılması Monte-Carlo benzetim çalışması ile yapılmıştır. Ayrıca, literatürde yaygın olarak kullanılan gerçek jüt lifi veri seti ile önerilen tahmin edicilerin standart tahmin edicilere göre daha etkin olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In the literature, the system reliability R=P(Y<X) estimation, with X power and Y stress, is generally considered based on the simple random sampling (SRS) method. However, recent studies have proven that R estimation based on ranked set sampling (RSS) gives more effective results than standard estimators. In the context of the thesis, first of all, maximum likelihood (MO) estimators based on RSS were obtained. However, when this method is used, the estimators have no analytical solution. For the explicit solution of the estimators, the proposed modified maximum likelihood (MMO) method was used as a non-iterative method. In this thesis, the MO and MMO estimators of R are examined based on the different of the RSS. The modifications considered are moving extreme ranked set sampling (MERSS), L ranked set sampling (LRSS), and median ranked set sampling (MRSS). Finally, the performance comparison of the proposed MO and MMO estimators was done by Monte-Carlo simulation study. In addition, it has been seen that the proposed estimators with the real jute fiber dataset, which is widely used in the literature, are more effective than the standard estimators.

Benzer Tezler

  1. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. Sıralı küme örneklemesi yöntemleri açısından kitle değişim katsayısının güven aralığı tahmin edicilerinin performanslarının karşılaştırılması

    Comparison of performances of the confidence interval estimators for the population coefficient of variation via ranked set sampling methods

    SÜMEYRA GÖKÇEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR DEMİR

  3. Semantic segmentation of historic dome systems considering part-whole relations

    Tarihi kubbe sistemlerinin parça bütün ilişkileri gözetilerek anlamsal bölütlenmesi

    MUSTAFA CEM GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  4. Çeşitli sıralı küme örneklemesi yöntemleri ve uygulama

    Various ranked set sampling methods and application

    YEŞİM ÜNYAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA ÇINGI

  5. Medyan sıralı küme örneklemesi kullanılarak shrinkage tahmini

    Shrinkage estimation using median ranked set sampling

    KÜBRA GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERAL EBEGİL