Üç parametreli ters Gauss dağılımı için en çok olabilirlik tahmini değerlendirilmesi
Evaluation of maximum likelihood estimation for three-parameter inverse Gasussian distribution
- Tez No: 833020
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ MERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tezde, En Çok Olabilirlik Tahmin Yöntemi yardımıyla Üç Parametreli Ters Gauss Dağılımı' nın parametreleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tezde hedeflenen; parametre tahmini için yaklaşık optimal çözüm elde edebilmektir. Üç Parametreli Ters Gauss Dağılımı' nın olasılık yoğunluk fonksiyonu matematiksel anlamda karmaşık bir yapıya sahip olduğu için parametrelerinin optimal değerlerini elde etmek zordur. Bu tez çalışmasındaki amaç, bu soruna bir çözüm önerisi sunmaktır. Parametre değerlerini yaklaşık olarak hesap edebilmek için En Çok Olabilirlik yöntemi temel alınmıştır. En Çok Olabilirlik yöntemi kullanılması sonucunda ortaya çıkan denklemlerin analitik olarak çözümü mümkün olmadığı için, doğa temelli sezgisel optimizasyon algoritmaları olan Genetik Algoritma, Guguk Kuşu Algoritması ve Yarasa Algoritması ile parametre tahminlerinin yapılması hedeflenmiştir. Tez çalışmasında parametrelerin tahminini yapmak için bahsi geçen üç algoritma Python dilinde kodlanmıştır. Farklı veri setleri için elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the parameters of the Three Parameter Inverse Gaussian Distribution were tried to be estimated with the help of Maximum Likelihood Estimation Method. The aim of the thesis is to obtain an approximate optimal solution for the parameter estimation. Since the mathematical structure of the probability density function of the Three Parameter Inverse Gaussian Distribution is complex one, it is difficult to obtain the optimal values of its parameters. The aim of this thesis is to propose a solution to this problem. The Maximum Likelihood method is employed to calculate the parameter values approximately. Since it is not possible to solve the equations analytically which are obtained as using the Maximum Likelihood method, it is aimed to make parameter estimations with the nature-based heuristic optimization algorithms such as Genetic Algorithm, Cuckoo Algorithm and Bat Algorithm. In the thesis, the three algorithms mentioned in order to estimate the parameters are coded in Python language. The results obtained for different data sets were compared.
Benzer Tezler
- İlintili sönümlenmiş kanallarda uzay-zaman kodlaması
Space-time coding in correlated fading channels
MÜGE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAFAK
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Kula volkanik alanının (Manisa) yeriçi yapısının alıcı fonksiyon analizi ile incelenmesi.
Examining the interior of Kula volcanic province (Manisa) from receiver function analysis.
BÜŞRA DOĞANGÖNÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeofizik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KARAOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEGÜM KOCA
- Fotovoltaik hücrelerin ağsız radyal baz fonksiyonu kollokasyonu yöntemi ile sayısal modellemesi
Numerical modelling of photovoltaic cells with the meshless radial basis function collocation method
MURAT İSPİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EnerjiBursa Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN TANBAY