Tipler metoduna dayalı kararlı Bayes hipotez testi

Bayes hipotez testinde olasılık dağılımlarının bilindiği durumlar için optimum yöntemler bulunmasına karşın, bu yöntemler dağılımlardaki sapmalara duyarlıdır. Pratik uygulamalarda olasılık dağılımları bilinemediği için, bu belirsizliğe kararlı algoritmalar kullanılmak zorunludur. Bu çalışmada pratik uygulamalarda kullanılabilecek kararlı Bayes hipotez testleri sunulmuştur. Gerçek dağılımların bilinmediği fakat bu dağılımlara l_1 uzaklığında \epsilon kadar yakın nominal dağılımların bilindiği varsayılmıştır. İkilik ve çoklu alfabeler için sunulan yöntemler tipler metoduna dayanmaktadır. Ayrıca testlerin hata olasılık üst sınırları gösterilmiştir. Çoklu Bayes hipotez testinden önce ikilik durum; dağılımlarından birinin kısmen, diğerinin gerçek dağılımının bilindiği ve ikisininde kısmen bilindiği durumlar olarak incelendi. Sunulan kararlı Bayes hipotez testlerinde, dağılımların yuvarlanmasına dayalı bir yöntem ileri sürüldü. Ayrıca, literatürde çoklu hipotez testi için kullanılan DGL (Devroye, Gyorfi, ve Lugasi) metodu ile kıyaslama yapıldı ve sunulan metodun \epsilon\rightarrow0 durumlarında daha iyi performans sağladığı Monte Carlo simülasyonlarıyla gösterildi. Anahtar Kelimeler: Bayes hipotez testi, tipler metodu, kararlı hipotez testi, çoklu hipotez testi, Chernoff uzaklığı