Genelleştirilmiş Rayleigh dağılımda istatistiksel sonuç çıkarımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorBiçer, Cenker
dc.contributor.authorKöprülü, İhsan
dc.date.accessioned2021-01-16T19:08:04Z
dc.date.available2021-01-16T19:08:04Z
dc.date.issued2019
dc.departmentKKÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı
dc.description.abstractGenelleştirilmiş Rayleigh dağılımı fen ve mühendislikten sağlık bilimlerine kadar birçok farklı alanda çarpık verilerin modellenmesinde geniş bir uygulama alanına sahip bir olasılık dağılım modelidir. Oldukça güzel istatistiksel özelliklere sahip olan Genelleştirilmiş Rayleigh dağılımı ile gerçek hayat problemlerinde gözlenen verileri modellerken model parametrelerinin tahmin edilmesi problemi ile karşılaşılmaktadır. Bu çalışmada, Genelleştirilmiş Rayleigh dağılımının parametreleri için tahmin probleminin çözümü için en çok olabilirlik, momentler, L-momentler, en küçük kareler ve en büyük aralık gibi farklı tahmin metodolojileri kullanılarak çeşitli tahmin ediciler verilmektedir. Verilen tahmin edicilerin tahmin performansları yapılan kapsamlı Monte-Carlo simülasyon çalışmaları ile değerlendirilmiştir. Buna ek olarak, Genelleştirilmiş Rayleigh dağılımını kullanarak veri modellemeyi göstermek için gerçek bir veri seti üzerinde bir uygulama sunulur.en_US
dc.description.abstractThe Generalized Rayleigh distribution is a probability distribution model which has a wide range of applications in the modeling of skewed data observed in many different fields from science and engineering to health sciences. When modeling the data observed in real-life problems with the generalized Rayleigh distribution, which has nice statistical properties, it is encountered that the estimation problem of the model parameters. In this study, various estimators are given by using different estimation methodologies such as maximum likelihood, moments, L-moments, least squares and maximum range to solve the estimation problem of the parameters of Generalized Rayleigh distribution. The prediction performances of the given estimators are evaluated with extensive Monte-Carlo simulation studies. In addition, an application is presented on an actual data set to illustrate data modeling using the Generalized Rayleigh distribution.en_US
dc.identifier.endpage55en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.uri
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/16424
dc.identifier.yoktezid601208
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectİstatistiken_US
dc.subjectStatisticsen_US
dc.subjecten_US
dc.subjecten_US
dc.subjecten_US
dc.subjecten_US
dc.subjecten_US
dc.subjecten_US
dc.titleGenelleştirilmiş Rayleigh dağılımda istatistiksel sonuç çıkarımıen_US
dc.title.alternativeStatistical inference with generalized Rayleighdistributionen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
601208.pdf
Boyut:
1.95 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu