Geometrik Süreç Verileri İçin Gamma Ve Weibull Dağılımları Arasındaki Ayrım
Yükleniyor...
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Uygulamalarda gözlemlenen verilerin en uygun biçimde istatistiksel analizini yapmak için veri kümesininaltında yatan dağılım en uygun biçimde belirlenmelidir. Çoğu zaman, bir veri kümesinin altında yatan dağılımıbelirlemeye çalışırken kullanılan uyum iyiliği testleri, veri seti için birden fazla dağılım modelini işaret eder.Uyum iyiliği testlerinin sonuçlarına göre olası dağılım modelleri arasında, veri kümesi için optimal dağılımmodelinin belirlenmesi problemi, istatistikte oldukça önemli bir problemdir. Bu çalışmada, geometric süreçverileri için Gamma ve Weibull dağılımları arasındaki ayrım problemi, en çok olabilirlik oran yöntemine görearaştırılmıştır. Ayrımcılık için kullanılan yöntemin doğru seçim performansını göstermek için, kapsamlı birsimülasyon çalışması yapılmış ve belirli bir güven düzeyinde ve test gücünde ayrım yapmak için gerekliminimum örneklem büyüklükleri elde edilmiştir. Buna ek olarak, açıklayıcı amaçlarla, gerçek bir veri setikullanılarak bir uygulama yapılmıştır.
To obtain an optimal statistical analysis of the data observed in the applications, the underlying distributionof the data set should be optimally determined. Most of times, the goodness-of-fit tests used when trying todetermine the underlying distribution of a data set indicate more than one distribution model to data set.Among the possible distribution models according to the results of the goodness-of-fit tests, the problem ofdetermination of the optimal distribution model for the data set is quite important problem in statistic. In thisstudy, the problem of discriminating between the Gamma and Weibull distributions for geometric processdata is investigated according to the ratio of maximum likelihood method. To show the correct selectionperformance of the method used for discrimination, a comprehensive simulation study is performed and inorder to discriminating at fixed level of confidence and power of test, required minimum sample sizes areobtained. In addition, for illustrative purposes, an application is made by using a real data set.
To obtain an optimal statistical analysis of the data observed in the applications, the underlying distributionof the data set should be optimally determined. Most of times, the goodness-of-fit tests used when trying todetermine the underlying distribution of a data set indicate more than one distribution model to data set.Among the possible distribution models according to the results of the goodness-of-fit tests, the problem ofdetermination of the optimal distribution model for the data set is quite important problem in statistic. In thisstudy, the problem of discriminating between the Gamma and Weibull distributions for geometric processdata is investigated according to the ratio of maximum likelihood method. To show the correct selectionperformance of the method used for discrimination, a comprehensive simulation study is performed and inorder to discriminating at fixed level of confidence and power of test, required minimum sample sizes areobtained. In addition, for illustrative purposes, an application is made by using a real data set.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
İktisat, İşletme
Kaynak
Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
0
Sayı
18. EYİ Özel Sayısı
Künye
Biçer, C., Biçer, H. D. (2018). Geometrik Süreç Verileri İçin Gamma Ve Weibull Dağılımları Arasındaki Ayrım. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 0(18. EYİ Özel Sayısı), 239 - 252.
