Shrinkage tahmin ediciler sınıfı üzerine bir çalışma
2012
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Meral Ebegil
Abstract (TR)
SHRINKAGE TAHMİN EDİCİLER SINIFI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA(Yüksek Lisans Tezi)Şenay ÖZDEMİRGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜAralık 2011ÖZETYığına ilişkin istatistiksel bir çıkarım yapabilmek için öncelikle bu yığının parametreleri belirlenmeye çalışılır. Bu amaç doğrultusunda sapmasız tahmin ediciler yaygın olarak kullanılır. Sapmasız tahmin edicilerin büyük varyansa sahip olmaları durumunda daha küçük varyansa sahip sapmalı tahmin edicilerin kullanılması söz konusu olabilir. Bu doğrultuda shrinkage tahmin yöntemleri kullanılabilir. Shrinkage tahmin yöntemleri yardımıyla yığın parametreleri için sapmasız tahmin ediciye göre daha küçük ortalama hata kare değerine sahip sapmalı tahmin ediciler elde edilebilir. Bu çalışmada öncelikle shrinkage tahmin yöntemleri incelenmiş ve özetlenmiştir. Daha sonra normal ve üstel dağılımlarının parametreleri için shrinkage tahmin ediciler incelenmiştir. Ardından Pareto dağılımının şekil parametresi için shrinkage tahmin ediciler oluşturulmuştur. Bu sapmalı tahmin ediciler ortalama hata kareleri vasıtasıyla teorik olarak sapmasız tahmin edicilerle karşılaştırılmıştır. Son olarak, simülasyon çalışmaları yardımıyla sapmalı tahmin edicilerin sapmasız tahmin edicilere göre göreli etkinlikleri hesaplanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Author
Dr. Şenay Özdemir
How to Cite
Şenay Özdemir (Yüksek Lisans Tezi). Shrinkage tahmin ediciler sınıfı üzerine bir çalışma, 2012, Gazi University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Gazi University
- Türkiye petrol ve gaz sondaj sahası iş kazaları analiz ve modellemesi(2021)
- Experimental development of the interfacial bond-slip model between textile reinforced mortar strips and masonry walls(2025)
- XVI. yüzyıl Anadolu'sunda Oğuzların Karkın Boyu(2004)
- Yarıiletken nem sensörlerinin geliştirilmesi(2021)
- Bilgisayar destekli ve doğrudan strateji öğretimimin okuduğunu anlamaya etkisi(2021)
- Gerçek hayattaki geometri örneklerinin sosyal bir öğrenme ortamı aracılığıyla paylaşımı: Bir durum çalışması(2021)
