Maximum Likelihood Estimation of the Parameters of Progressively Type-2 Censored Samples From Weibull Distribution Using Genetic Algorithm

Bu çalışmada Weibull dağılımına sahip ilerleyen tür tip 2 sansürlü örneklemlerde parametre tahmini probleminde Newton yöntemine alternatif bir çözüm önerilmiştir. Newton yöntemi en çok olabilirlik tahmininde sıklıkla kullanılmaktadır. Newton yöntemi popüler olmasına rağmen en büyük dezavantajı en az iki kez türevlenebilir fonksiyonlar için kullanılabilmesidir. Olabilirlik fonksiyonu sansürlü örneklemlerde tam örneklemlere göre fonksiyonel olarak daha kompleks bir yapıda olduğundan, türev ve diğer hesaplamalar nispeten daha karışıktır. Bu çalışmada en çok olabilirlik yönteminde elde edilen denklem sisteminin çözümü için Newton metodunun kullanımındaki kısıtlamalara bir alternatif olarak Genetik Algoritma önerilmiştir. Detaylı bir simülasyon çalışması yardımıyla yan ve hata kareler ortalaması ile iki yöntemin performansları değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre önerilen yöntemin karşılaştırılan tüm durumlar için ölçek parametresi için daha iyi sonuçlar verdiği, şekil parametresi için ise yanlar açısından sonuçların benzer olduğu ancak hata kareler ortalamasına göre bazı sansür şemaları için Newton yönteminin iyi sonuç verdiği bulunmuştur.