Yanıt yüzey metodolojisine bayesçi lineer regresyon yaklaşımları
Bayesian linear regression approach in response surface methodology
- Tez No: 420501
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR KÖKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez kapsamında, süreç-dışı kalite geliştirme yaklaşımlarında önemli bir yaklaşım olan Yanıt Yüzey Metodolojisi ve önsel dağılım bilgisinin kullanılarak tahmin işleminin daha etkin yapıldığı Bayesçi Lineer Regresyon yaklaşımları birlikte ele alınarak farklı tahmin ediciler için sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu aşamada, yanıt yüzeylerde Bayesçi regresyon tahmin edicisi olarak daha önceden kullanılmamış olan bir tahmin edicinin sonuçları incelenmiştir. Uygulama bölümünde WINBUGS paket programından yararlanılmıştır. Yanıt yüzey modellerinde, klasik regresyon uygulaması yerine, Bayesçi regresyon yaklaşımının uygulanmasının temel sebeplerinden biri, yanıt fonksiyonu ile ilgili belirsizliği önsel olasılık dağılımları aracılığı ile açıklayarak daha gerçekçi bir model elde etme çabasıdır. Bayesçi yaklaşımda bilinmeyen parametre rasgele değişken olarak alındığından, bu yaklaşım günlük hayat problemlerine daha iyi cevap verebilmektedir. Ayrıca, literatürde yer alan çalışmalar sonucunda, önsel dağılım bilgisi ile tahmin işleminin daha güçlü ve gerçeğe yakın olduğu görülebilmektedir. Yanıt yüzey metodolojisinde Bayesçi regresyon sayesinde klasik regresyon yolu ile elde edilen sonuçlardan daha gerçekçi alternatif sonuçlar elde edilebildiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, Response Surface Methodology, an essential approach off-line quality improvement, and Bayesian Linear Regression, an approach which uses the prior information to make a more efficient inference, are considered together. Results for different estimators compared. In this context, results for an estimator are examined which seems to be not used before as an estimator for Bayesian regression with response surfaces in the literatüre. In response surface models, one of the main reasons for using the Bayesian Regression rather than Classic Regression, is to achieve a better model by explaining the uncertainty of the response function with prior distributions. Bayesian approach can give better answers to daily life problems since it takes the unknown parameter as a random variable. Also, the studies in the literature shows that the estimation becomes more powerful and realistic while using the prior distribution information. By using Bayesian regression, in response surface moethodology, it seems that more realistic results can be obtained by comparison with the results derived using classic regression.
Benzer Tezler
- Ultrason destekli ekstraksiyon yöntemi kullanılarak zeytin yaprağı ekstraksiyon işleminin optimize edilmesi
Optimization of oli̇ve leaf extraction process by using ultrasound assisted extraction method
NACİYE ÜNVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Gıda MühendisliğiHarran ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERAFETTİN ÇELİK
- Production of a casinomacropeptide concentrate from sweet whey and usage in a milk-like drink
Tatlı peyniraltı suyundan kazeinomakropeptid konsantresinin üretimi ve süte bezer bir içecekte kullanımı
ATEFEH KARIMIDASTJERD
Doktora
İngilizce
2020
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL KILIÇ AKYILMAZ
- Sülfonamidleri içeren farmasötik preparatlardaki etkin maddelerin cevap yüzey metodolojisine dayanan aşırı performanslı sıvı kromatografisi ile miktar tayinleri
Quantitative analysis of active ingredients in pharmaceutical preparations containing sulfonamides with ultra performance liquid chromatography based on response surface methodology
ZEHRA CEREN ERTEKİN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2021
Eczacılık ve FarmakolojiAnkara ÜniversitesiAnalitik Kimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL DİNÇ
- Simulation optimization of dual resource constrained CONWIP controlled lines using response surface methodology
Çift kaynak kısıtlı CONWIP kontrollü hatları yanıt yüzey metodolojisi kullanarak benzetim optimizasyonu
GÖKALP YILDIZ
Doktora
İngilizce
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA TUNALI
- Optimization of toluidine blue biosorption conditions from aqueous solutions by [ polyporus squamosus ] fungi as absorbent with response surface methodology
Mesleki yüzey metodolojisi ile emniyetli olarak [ polyporus squamosus ] fungi toluidindir mavi biyoorpiyon koşullarının optimizasyonu
LIQAA SAMIR ESMAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
KimyaVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU ALPASLAN