Geri Dön

Compound poisson disorder with general prior and misspecifiedwiener disorder problem

Genel dağılan düzensizlik zamanlı bileşik poisson ve yanlış belirtilmiş wiener düzensizlik problemi

  1. Tez No: 879552
  2. Yazar: DENİZ ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Bileşik Poisson veya Wiener süreçleriyle modellenen bir sistem için, model parametrelerinin bilinmeyen ve gözlenemeyen bir zamanda değiştiğini varsayalım. Bileşik Poisson süreci için bunlar varış hızı ve işaret dağılımıyken, Wiener süreci için sürüklenme parametresidir. Karar vericinin, düzensizlik öncesi ve sonrası süreç parameterlerini, aynı zamanda düzensizlik ön dağılımını bildiğini kabul edelim. Bu durumda, bir Bayes ceza fonksiyonunu en iyileyen bir durma kuralı bulmaya sırasıyla bileşik Poisson ve Wiener düzensizlik problemi adı verilir. Bileşik Poisson problemi için, daha önce çalışılmış üstel ve düzenli ön dağılımlar yerine, karar verenin düzensizlik zamanı hakkında daha çok genel bilgi sahibi olduğu genel bir ön dağılımı değerlendiriyoruz. Wiener problemi içinse karar vericinin problem parametrelerini yanlış belirttiği, üstel ön dağılımlı varlık-satış problemini yeniden inceliyoruz. Her iki durumda da orijinal problemler en iyi durma problemlerine indirgenmektedir. İlk durumda zaman ayrıklaştırma ve ardışık yakınsamalar, ikinci durumdaysa Markov zinciri yakınsaması ve Monte Carlo simülasyonları metodlarını kullanıyoruz. En hızlı tespit kurallarını veriyor ve çeşitli sayısal örnekleri tartışıyoruz.

Özet (Çeviri)

For a system modeled with a compound Poisson or a Wiener process, let us assume that the underlying model parameters change at an unknown and unobservable time. For a compound Poisson process, these are arrival rate and mark distribution while for a Wiener process, it is the drift parameter. Suppose the decision maker knows the pre- and post-disorder process parameters, as well as the prior density of the disorder time. In this case, finding a stopping rule that optimizes a Bayesian penalty function is called the compound Poisson and Wiener disorder problem, respectively. For the compound Poisson problem, we consider a general prior distribution where the decision maker has more general knowledge about the disorder time than exponential and uniform priors which were addressed in the previous studies. For the Wiener problem, we revisit the asset selling problem with an exponential prior, where the decision maker specifies problem parameters incorrectly. In both cases, the original problems reduce to optimal stopping problems. We use time discretization and successive approximation methods for the first case and Markov chain approximation and Monte Carlo simulations for the second case. We provide the quickest detection rules and discuss various numerical examples.

Benzer Tezler

  1. Myristica fragrans (muskat) ekstresinin sıçanlarda antiepileptik ve antidepresan benzeri etkilerinin araştırılması

    Investigation of the antiepileptic and antidepressant-like effects of Myristica fragrans (muscat) extract in rats

    SAFA BAKERAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eczacılık ve FarmakolojiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. SALİM YALÇIN İNAN

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN DOĞU

  2. Compound Poisson disorder problem with uniformly distributed disorder time

    Tekdüze dağılan düzensizlik zamanlı bileşik Poisson düzensizlik problemi

    ÇAĞIN ÜRÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK

  3. A Compound poisson nonlinear regression model (CPNLR) in the estimation of computer software reliability index

    Bilgisayar yazılım güvenirliği endeksinin kestiriminde bileşik Poisson doğrusal olmayan regresyon modeli

    ÜNAL CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU

  4. Genel etkili homojen poisson süreçlerine dayanan bağımlı birleşik poisson süreçleri

    Dependent compound poisson processes based on common shock homogeneous poisson processes

    TANYELİ GÜNEYLİGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAMZE ÖZEL KADILAR

  5. Birleşik poisson süreci üzerine bir çalışma

    A study on compound poisson process

    GAMZE ÖZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. CEYHAN İNAL