Bağ bilgisi olduğunda sıralı küme örneklemesinde yeni tahmin ediciler

Sıralı küme örneklemesi, basit rastgele örneklemeye alternatif olarak geliştirilmiş sıklıkla kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Örnekleme yönteminde sıralayıcılardan düşük bir güvenle bile küme içindeki birimleri doğru bir şekilde sıralaması beklenir. Ayrıca kümeler içinde iki veya daha fazla sayıda birbirine çok benzer ya da aynı birim var ise bu durum sıralamayı daha da zorlaştırır ve kümedeki birimlerin yanlış sıralanmasına neden olur. Tez çalışmasında, sıralı küme örneklemesinde yardımcı değişken yardımıyla sıralama yapılırken oluşan sıralama hatasının bağ bilgisi kullanılarak azaltıldığı bir yöntem (SKÖ-b) altında, ortalama tahmin edicileri incelenmektedir. Çalışma, sıralamada bağ olması durumunda kullanılan yöntemi incelemeyi ve bağları sıralama hatasını en aza indirerek daha güvenilir sonuçlar elde etmek üzere ortalama tahminlerinde kullanabilmeyi amaçlamaktadır. Yöntem ve literatürdeki tahmin ediciler incelenmiş, yöntem için oransal tahmin edicilerin kullanılmadığı görülmüştür. Dolayısıyla tez çalışmasında modifiye edilmiş yeni oransal tahmin ediciler önerilmiştir. Tahmin edicilerin etkinlikleri önce simülasyonla türetilen büyük ve küçük kitleler üzerinde hesaplanmış daha sonra yapılan simülasyon çalışmaları önerilen oransal tahmin edicilerin literatürde yer alan diğer tahmin edicilerden daha etkin olduğu gösterilmiştir. Ayrıca son zamanlarda ortaya çıkan COVID-19 salgınına ait gerçek veri setlerinde teşhis edilmiş hasta sayısı ve ölen hasta sayısı değişkenleri incelendiğinde, verilerin bağ bilgisi yapısına uygun olduğu görülmüştür. Simülasyon sonuçlarına benzer şekilde gerçek veriler üzerinde de önerilen oransal tahmin ediciler daha iyi sonuçlar vermiştir.