Geri Dön

Tip I sağdan sansürlü weibull dağılımına sahip süreçlerde üstel ağırlıklandırılmış hareketli ortalama kontrol grafikleri

Exponentially weighted moving average control graphs for processes with Type I right-censored weibull distribution

  1. Tez No: 898386
  2. Yazar: ECE ÇAVUŞGİL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYTEN YİĞİTER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Günümüzde sıklıkla karşılaştığımız yaşam süresi verileri, üretim ve sağlık gibi sektörler başta olmak üzere birden fazla alanla ilişkilendirilen veri türleridir. Özellikle üretim sektöründe yaşam süresi verileri sistemin güvenilirliğini ölçmek adına büyük bir önem taşımaktadır. Hangi alanda olursa olsun sistemin sürdürülebilirliğini sağlamak için, süreci takip etmek ve kontrol altında tutmak çok önemlidir. Burada ortaya çıkan en büyük problemlerden biri ise süreci kontrol etmek için yol gösterici olan sistem içinde oluşan verilerin, maliyet veya zaman kısıtları sebebiyle sansürlü şekilde ortaya çıkmasıdır. Bu durumda, genel olarak kullanılan istatistiksel süreç kontrolü yöntemleri, sistemi doğru şekilde aktarmak açısından etkisini yitirmektedir. Bu tez çalışmasında Weibull dağılımına sahip sansürlü veriler için dağılımın parametrelerinin tahmini elde edilmiş; sansürlü veri için geliştirilen farklı istatistikler altında, EWMA kontrol grafikleri oluşturulmuştur. Farklı parametre değerleri ve sansür oranları üzerinden kontrol grafiklerinin performansı benzetim çalışması ile değerlendirilmiş ve gerçek hayat verisi üzerinde bir uygulama yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The lifetime data commonly encountered today is a type of data associated with multiple fields such as production and health. Life span data, especially in the production sector, is of great importance in measuring the reliability of the system. Regardless of the field, it is crucial to monitor and control the process to ensure the sustainability of the system. One of the major problems arising here is that the data generated within the guiding system for controlling the process may be censored due to cost or time constraints. In this case, the commonly used statistical process control methods lose their effectiveness in accurately conveying the system. In this thesis, the distribution parameters were estimated for censored data with Weibull distribution; EWMA control charts were created under different statistics developed for censored data. The performance of control over different parameter values and censorship rates was evaluated with a simulation study and an application was made on real- life data.

Benzer Tezler

  1. Bazı yaşam zamanı dağılımlarının parametrelerinin tam ve sansürlü verilere dayalı tahmini

    Estimation of the parameters of some lifetime distribution based on complete and cendored data

    COŞKUN KUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    MatematikSelçuk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MEHMET FERDAİ KAYA

  2. Yeni kesikli dağılımlar için tip I sağdan sansürlü örnekleme dayalı parametre tahmini

    Parameter estimation based on type I right censored sampling for new discrete distributions

    MEHTAP YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS AKDOĞAN

  3. Sağdan sansürlü verilerde iki grubun sağkalım eğrilerinin karşılaştırılmasında kullanılan testlerin incelenmesi

    Examining tests for comparing of survival curves with right censored data

    PINAR GÜNEL KARADENİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyoistatistikUludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER ERCAN

  4. Sağdan sansürlü sağkalım analizinde makine öğrenmesinde sınıflandırma algoritmaların kullanımı

    Using of classification algorithms in machine learning for right censored survival analysis

    PELİN AKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL TERZİ

  5. Burr tipi III dağılımının ilerleyen tür tip II sağdan sansürlü örnekleme dayalı parametrelerinin em tahmin edicisi

    Parameter estimation of Burr type III distribution under progressive type II censored sample using EM algorithm

    SİNEM ARAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM GÜRÜNLÜ ALMA