Yazar "Saraçoğlu, Buğra" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 9 / 9
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Approximate Bayes Estimation for Log-Dagum Distribution(2019) Tanış, Caner; Çokbarlı, Merve; Saraçoğlu, BuğraIn this article, the approximate Bayes estimation problem for the log-Dagum distribution with threeparameters is considered. Firstly, the maximum likelihood estimators and asymptotic confidence intervals basedon these estimators for unknown parameters of log-Dagum distribution are constructed. In addition,approximate Bayes estimators under squared error loss function for unknown parameters of this distribution areobtained using Tierney and Kadane approximation. A Monte-Carlo simulation study is performed to compareperformances of maximum likelihood and approximate Bayes estimators in terms of mean square errrors andbiases. Finally, real data analysis for this distribution is performed.Öğe Düzgün Dağılım Fonksiyonlarına Sahip Dağılımlar Ailesi için Majorant Vektörler Kullanılarak En Dar İnvaryant Güven Aralığının Elde Edilmesi(Selçuk Üniversitesi, 2004) Saraçoğlu, Buğra; Kaya, Mehmet FedaiKaya ve ark. tarafından yapılan çalımada düzgün da ılım fonksiyonları ailesi için sıra istatistikleri ve majorant vektörler yardımıyla oluturulan [ ] [ ] = = n i i i n i ai X i b X 1 1 , rasgele aralı ının = ? + ? + = n i i i n i b a n 1 ( )(1 ) 1 1 ? seviyeli ana kitleyi kapsayan invaryant güven aralı ı oldu u gösterilmiti [1]. Bu çalımada, invaryant güven aralı ının seviyesi ? = 90.0 olacak biçimde [ ] [ ] = = ? n i i i n i bi X i a X 1 1 de erini en küçük yapan a ve b majorant vektörler arasındaki ilikinin elde edilebilmesi için bir optimizasyon modeli kurulmuş ve bu modelin çözümü bilgisayar programı yardımıyla bulunmuştur.Öğe Düzgün Dağılım Fonksiyonlarına Sahip Dağılımlar Ailesi için Majorant Vektörler Kullanılarak En Dar İnvaryant Güven Aralığının Elde Edilmesi(Selçuk Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi, 2004) Saraçoğlu, Buğra; Kaya, Mehmet FedaiKaya ve ark. tarafından yapılan çalışmada düzgün da ılım fonksiyonları ailesi için sıra istatistikleri ve majorant vektörler yardımıyla oluşturulan...Öğe Maximum likelihood estimation and confidence intervals of system reliability for Gompertz distribution in stress-strength models(2007) Saraçoğlu, Buğra; Kaya, Mehmet FedaiA stress-strength model defines life of a component which has strength X and is subjected to stress Y. In this paper, we consider the estimation problem of RP(Y<X) when X Gompertz(c,lambda_1) and Y Gompertz(c,lambda_2) are independent with c known. R can be considered to be the reliability of a system and is known to be stress-strength reliability. The maximum likelihood estimate of R is derived and various distributional properties of this estimator is discussed. Exact and asymptotic confidence intervals for R are constructed. Also a simulation study is performed to investigate the coverage probabilities of these intervals.Öğe Maximum likelihood estimation and confidence intervals of system reliability for Gompertz distribution in stress-strength models(Selcuk University Research Center of Applied Mathematics, 2007) Saraçoğlu, Buğra; Kaya, Mehmet FedaiA stress-strength model defines life of a component which has strength X and is subjected to stress Y. In this paper, we consider the estimation problem of R=P(YÖğe On Estimation of R = P(Y < X) for Exponential Distribution Under Progressive Type-ii Censoring(Taylor & Francis Ltd, 2012) Saraçoğlu, Buğra; Kınacı, İsmail; Kundu, DebasisThis paper deals with the estimation of the stress-strength parameter R = P(Y < X), when X and Y are independent exponential random variables, and the data obtained from both distributions are progressively type-II censored. The uniformly minimum variance unbiased estimator and the maximum-likelihood estimator (MLE) are obtained for the stress-strength parameter. Based on the exact distribution of the MLE of R, an exact confidence interval of R has been obtained. Bayes estimate of R and the associated credible interval are also obtained under the assumption of independent inverse gamma priors. An extensive computer simulation is used to compare the performances of the proposed estimators. One data analysis has been performed for illustrative purpose.Öğe Stres-dayanıklılık modellerinde bazı dağılımlar için sistem güvenilirliğinin tahmini(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007-07-19) Saraçoğlu, Buğra; Kaya, M. FedaiStres-dayaniklilik modeli, Y stresine maruz kalan ve X dayanikliligina sahip bir bilesenin yasamini tanimlar. Buna göre, stres, dayanikliligi asarsa (Y > X ), bilesenin ii yasamasi mümkün degildir. Stres ve dayanikliliktan olusan tek bilesenli böyle bir sistemin güvenilirligi R = P(Y < X ) biçiminde ifade edilir. Bu tez çalismasinin birinci ve ikinci bölümünde konu ile ilgili genel bir giris ve temel kavramlar verilmistir. Üçüncü bölüm, geçmis yillarda yapilan çalismalara ayrilmistir. Tezin ana kismini olusturan dördüncü bölümde ise, stres-dayaniklilik modellerinde Gompertz dagilimi için sistem güvenilirliginin en çok olabilirlik tahmin edicisi ve düzgün en küçük varyansli yansiz tahmin edicisi elde edilmistir. Daha sonra bu tahmin edicilerin çesitli dagilimsal özellikleri incelenmis, ayrica sistem güvenilirligi için en çok olabilirlik tahmin edicisine dayali tam ve asimptotik güven araliklari olusturulmus ve kapsama olasiliklarina iliskin bir simülasyon çalismasi yapilmistir. Ayrica, bu tahmin edicilerin yanlari ve hata kareler ortalamalari karsilastirilmistir.Öğe Stress-strength reliability and its estimation for a component which is exposed two independent stresses(Selcuk University Research Center of Applied Mathematics, 2011) Karadayı, Neriman; Saraçoğlu, Buğra; Pekgör, AhmetIn this study, the stress-strength reliability, R=P[Max(Y?,Y?)Öğe Sürekli dağılımlar ailesi için iki yanlı invaryant güven aralıklarının seviyelerinin tahmini(2005) Kaya, Mehmet Fedai; Saraçoğlu, Buğra\Im . dağılım fonksiyonlarının bir sınıfı olmak üzere X_1, X_2,...,X_n dağılımı F\in\Im den olan bir örneklem olsun. f_1, ve f_2, \forall\underline{u}(u_1,u_2,...,u_n)\in Rniçin f_1(u_1,...,u_n)\leq f_2(u_1,...,u_n) özelliğine sahip iki Borel ölçülebilir fonksiyon olmak üzere X_{n1} yukarıdaki örneklemden bağımsız ve aynı F dağılım fonksiyonuna sahip yeni bir rasgele değişken olsun. \forall F\in \Im için P\{X_{n1}\in(f_1(X_1,X_2,...,X_n)), f_2(X_1,X_2,...,X_n))\}\alpha ise (f_1(X_1,X_2,...,X_n),f_2(X_1,X_2,...,X_n)) rasgele aralığına \Im sınıfı için ana kitleyi kapsayan \alpha seviyeli invaryant güven aralığı denir. Bu çalışmada invaryant güven aralıklarının seviyelerinin tahmini örneklem dağılım fonksiyonu yardımıyla elde edilmiştir.
