Bazı normal olmayan dağılımlar için istatistiksel sonuç çıkarımı

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CANSU ERGENÇ

Danışman: BİRDAL ŞENOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında Kumaraswamy Normal (KwNormal) ve Kumaraswamy Weibull (KwWeibull) dağılımlarının parametre tahminleri ele alınmıştır. KwNormal dağılımının bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood-ML), Uyarlanmış En Çok Olabilirlik (Modified Maximum Likelihood-MML), En Küçük Kareler (Least Square-LS), Ağırlıklı En Küçük Kareler (Weighted Least Square-WLS), Cramer-von Mises (CM) ve Anderson Darling (AD) yöntemleri kullanılmıştır. KwWeibull dağılımının bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için ML, LS, WLS, CM ve AD yöntemleri kullanılmıştır. Bu tahmin edicilerin etkinlikleri Monte Carlo simülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Monte-Carlo simulasyon çalışmasının sonuçları, KwNormal dağılımı için ML, MML, AD tahmin edicilerinin performanslarının LS, WLS, CM tahmin edicilerinden daha iyi olduğunu göstermiştir. KwWeibull dağılımı için ML, AD tahmin edicilerinin performanslarının LS, WLS, CM tahmin edicilerinden daha iyi olduğunu görülmüştür. Çalışmanın sonunda, KwNormal ve KwWeibull dağılımları kullanılarak literatürde yer alan gerçek hayat verilerinin modellemesi yapılmıştır.