Geometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, geometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı ele alınmıştır. Bu bağlamda, tam ve kısmi sansürlü örneklem altında, ilk oluşum zamanı Çarpık-Normal dağılıma ve Lojistik dağılıma sahip olan geometrik süreç parametrelerinin tahmini için nokta ve aralık tahmin yöntemleri önerilmiştir. Nokta tahmin yöntemlerinden En Çok Olabilirlik, Momentler, En Küçük Kareler, Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler, Anderson Darling ve Cramér-von Mises yöntemleri tartışılmıştır. Çarpık-Normal dağılıma ve Lojistik dağılıma sahip geometrik süreç parametreleri için güven aralığı oluşturulmasında ise yaklaşık güven aralığı, Bayes ve bootstrap yöntemleri kullanılmıştır. Son olarak, önerilen nokta ve aralık tahmin yöntemlerinin tam örneklem ve kısmi sansürlü örneklem altında performanslarının gözlemlenmesi amacıyla kapsamlı bir Monte Carlo simülasyon çalışması yapılmıştır.
In this thesis, statistical inference on geometric processes is discussed. In this regard, point and interval estimation methods are proposed under complete and partially censored samples for the estimation of geometric process parameters when the distribution of the first event is assumed to follow Skew-Normal distribution and Logistic distributions. Maximum Likelihood, Moments, Least Squares, Weighted Least Squares, Anderson Darling, and Cramér-von Mises methods are among the point estimation methods considered. The confidence intervals for the Skew-Normal and Logistic geometric process parameters are constructed using approximate confidence intervals, Bayes and bootstrap methods. Finally, a comprehensive Monte Carlo simulation study is conducted to observe the performance of the proposed methods under complete sample and partially censored sample.
In this thesis, statistical inference on geometric processes is discussed. In this regard, point and interval estimation methods are proposed under complete and partially censored samples for the estimation of geometric process parameters when the distribution of the first event is assumed to follow Skew-Normal distribution and Logistic distributions. Maximum Likelihood, Moments, Least Squares, Weighted Least Squares, Anderson Darling, and Cramér-von Mises methods are among the point estimation methods considered. The confidence intervals for the Skew-Normal and Logistic geometric process parameters are constructed using approximate confidence intervals, Bayes and bootstrap methods. Finally, a comprehensive Monte Carlo simulation study is conducted to observe the performance of the proposed methods under complete sample and partially censored sample.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Aralık Tahmini, Bayes, Bootstrap, Çarpık-Normal Dağılım, Geometrik Süreç, Kısmi Sansürleme, Lojistik Dağılım, Monte Carlo simülasyonu, Nokta Tahmini., Geometric Process, Interval Estimation, Logistic Distribution, Monte Carlo Simulation, Partially Censoring, Point Estimation, Skew-Normal Distribution
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Şanlı, İ. (2023). Geometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
