İstatistikte optimizasyon
Optimization in statistics
- Tez No: 45839
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Newton-Raphson yöntemi, EM algoritması, Normal karma dağılım, Kümeleme çözümlemesi, Kümeleme analizi, Newton-Raphson Modeli, Normal dağılım, Optimization, Newton-Raphson method, EM algorithm, normal mixture distribution, Cluster analysis, Newton-Raphson model, Normal distribution
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi İSTATİSTİKTE OPTİMİZASYON İnci Açıkgöz Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Yr&Doç.Dr. Ayşen APAYDIN 1995, Sayfa: 66 Jüri: YrdDoç.Dr. Ayşen APAYDIN Prof.Dr. Zehra MULUK Prof.Dr. İsmihan BAYRAMOV Bu çalışmanın amacı, kümeleme çözümlemesinde optimizasyon yöntemlerini kullanarak birden fazla dağılımdan gelen, birbirine karışmış gözlemlerin hangi dağılıma ait olduğunu belirlemektir. Bu kümeleme süreci içinde önce karma dağılımın parametreleri, Newton-Raphson ve EM algoritmaları ile tahmin edilir. Daha sonra tahmin edilen parametreler ve sonsal olasılıklara göre gözlemler kümelere atanır. Çalışmanın özgün yanım oluşturan son bölümde normal dağılıma sahip yapay veriler türetilmiş ve bu veriler kullanılarak tek değişkenli iki bileşenli normal karma bir dağılımın parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin aşamasında farklı karma oranları, kite ortalamaları ve kitle standart sapmaları için Newton-Raphson ve EM algoritmaları karşılaştınlmıştır. Daha sonra en çok olabilirlikle kümeleme yöntemine gözlemler kümelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Masters Thesis OPTIMIZATION IN STATISTICS înci Açıkgöz Ankara University Graduate School of Natural and Applied Science Department of Statistics Supervisor: AssistProf.Dr. Ayşen APAYDIN 1995, Page: 66 Jury: Assist.Prof.Dr. Ayşen APAYDIN Ptof.Dr. Zehra MÜLUK Prof.Dr. İsmihan BAYRAMOV The purpose of this study is to determine the observations which come from more then one distribution and mixed to each other are belong to which distribution, by using the optimization methods in the cluster analysis. In the process of this clustering, firstly these parameters of mixture distribution are estimated by Newton-Raphson and EM algorithms. After that, these observations are allocated to clusters according to estimated parameters and posterior probabilities. In the last section which forms the original body of this study, the artificial data which have the normal distribution are generated and these parameters of two component univariate normal mixture distribution are estimated by using these data. At the estimation step, Newton-Raphson and EM algorithms are compared to provide different mixture proportions and population means and population standard deviations, and then these observations are clustered according to the maximum likelihood clustering method
Benzer Tezler
- Minmad yöntemi ile rasgele bloklar model denklemindeki parametrelerin kestirimi
Parameter estimation of randomized block design model equation by minmad method
KAMİLE ŞANLI
- Statistical design and yield enhancement of low voltage cmos VLSI circuits
Düşük gerilimli analog VLSI devrelerin istatistiksel tasarımı
TUNA B. TARIM
Doktora
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. H. HAKAN KUNTMAN
- Ortalama varyans yöntemiyle portföy optimizasyonu ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsasına uygulanması
Başlık çevirisi yok
ORHAN AKKAYA
- İç nokta algoritmaları ve simpleks yöntemi ile zamansal karşılaştırma
Interior point algorithms and comparsion regarding time with the simplex method
E. ESER BAYLAKOĞLU
