Geometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-1981-6574
dc.contributor.advisorKuş, Coşkun
dc.contributor.authorŞanlı, İrfan
dc.date.accessioned2024-12-17T12:50:59Z
dc.date.available2024-12-17T12:50:59Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted05.12.2023
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu 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.
dc.description.abstractIn 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.
dc.identifier.citationŞanlı, İ. (2023). Geometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/53462
dc.identifier.yoktezid853058
dc.language.isotr
dc.publisherSelçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectAralık Tahmini
dc.subjectBayes
dc.subjectBootstrap
dc.subjectÇarpık-Normal Dağılım
dc.subjectGeometrik Süreç
dc.subjectKısmi Sansürleme
dc.subjectLojistik Dağılım
dc.subjectMonte Carlo simülasyonu
dc.subjectNokta Tahmini.
dc.subjectGeometric Process
dc.subjectInterval Estimation
dc.subjectLogistic Distribution
dc.subjectMonte Carlo Simulation
dc.subjectPartially Censoring
dc.subjectPoint Estimation
dc.subjectSkew-Normal Distribution
dc.titleGeometrik süreçler üzerine istatistiksel sonuç çıkarımı
dc.title.alternativeStatistical inference on geometric process
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
853058.pdf
Boyut:
4.08 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu