Çok değişkenli karma dağılımlar
Multivariate mixture distributions
- Tez No: 135664
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli karma dağılımlar, Çok değişkenli normal dağılımların karması, Çok değişkenli t dağılımlarının karması, EM algoritması, Maksimum likelihood yöntemi, EM Algorithm, Maximum likelihood method, Multivariate mixture distributions, Multivariate normal mixtures and Multivariate t mixtures
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çok değişkenli karma dağılımlar farklı uygulama alanlarında rastgele ortaya çıkan doğal olayların değişik özellikleri hakkında alman ölçüm değerlerine istatistiksel model oluşturmak için matematiksel bazda bir yaklaşım sağlar. Birinci bölümde karma dağılımlar hakkında ön bilgi verilmiş ve tarihsel gelişimi açıklanmıştır. İkinci bölümde çok değişkenli karma dağılımlar için gösterimler verilmiştir. Üçüncü bölümde çok değişkenli karma dağılım modellerindeki parametrelerin Maksimum Likelihood yöntemi ve EM algoritması uygulanarak tahmini incelenmiştir. Dördüncü bölümde bileşenleri normal olan çok değişkenli karma dağılım modelleri verilmiştir. Beşinci bölümde bileşen sayısının belirlenmesi için bazı yöntemler ve kriterler incelenmiştir. Altıncı bölümde normal dağılımların karmasından daha kuvvetli bir yaklaşım olan t dağılımlarının çok değişkenli karma modeli incelenmiştir. Son bölümde sonuç ve öneriler tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Multivariate mixture distributions have provided a mathematical-based approach to the statistical modeling of a wide variety of random phenomena. In the first chapter, some informations and a brief history of mixture distribution models are given. In the second chapter, general informations about formulations of mixture models are given. In the third chapter, on the maximum likelihood (ML) fitting of mixture models via the EM algorithm for the estimate of parameters are given, hi chapter four, the fitting of mixture models of normal components are given. Jn chapter five, some methods and kriteria for the assesing the number of components are given. Jn chapter six, we used t distributions which is a more robust approach to the fitting of normal mixture models. Finally, results and discusions are given.
Benzer Tezler
- Geochemistry and sedimentology of the oxic-noxic sediments from the İnebolu shelf and upper slope
İnebolu şelfi ve kıta yamacı oksik-anoksik sedimentlerinin sedimentolojik ve jeokimyasal incelenmesi
ŞÜKRİYE DUMAN
Doktora
İngilizce
1998
Su ÜrünleriDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA KAZIM DÜZBASTILAR
- Proses modellendirme, optimizasyon ve kontrolün bir petrol rafineri ünitesine (FCC) uygulanması
Başlık çevirisi yok
HARUN TAŞKIN
Doktora
Türkçe
1983
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AYHAN TORAMAN
- Chemometric analysis of SEM-EDAX, porosity and souble salts data for archaeo-ceramics
Arkeo seramiklerin SEM-EDAX, porozite ve çözünen tuzlara ait verilerinin kemometrik analizi
NEJLA ÇİNİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY TULUN
- Benzetimde varyans azaltma teknikleri: kontrol değişkeni ve tabakalı örnekleme
Variance reduction technics in simülation: control variates and stratified sampling
ERGÜN ERASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNA DENGİZ
- Genel kabuklara ait fonksiyonel ve parabolik silindir kabuklar için karma sonlu eleman formülasyonu
A Functional for shells of arbitrary geometry and the mixed finite element method for parabolic cylindirical shells
ATİLLA ÖZÜTOK