IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
  • Volume:25 Issue:1
  • Parameter Estimation for Uniform-Geometric Distribution Based on Censored Sample

Parameter Estimation for Uniform-Geometric Distribution Based on Censored Sample

Authors : Mehtap KOCA, Yunus AKDOĞAN, Kadir KARAKAYA
Pages : 49-53
Doi:10.19113/sdufenbed.699703
View : 50 | Download : 14
Publication Date : 2021-04-20
Article Type : Research Paper
Abstract :Son zamanlarda birçok yeni kesikli dağılım elde edilmiştir. Düzgün geometrik dağılım, yeni elde edilen kesikli bir dağılımdır. Yeni kesikli dağılımlar için sansürlü örneklem durumunda parametre tahmininin eksikliği oldukça fazladır. Bu çalışmada düzgün geometrik dağılımın bilinmeyen parametresi için tip-I sağdan sansürlü örnekleme dayalı parametre tahmini elde edilmiştir. Parametre tahmini en çok olabilirlik yöntemi, oranlar yöntemi, momentler yöntemi ve modifiye edilmiş en çok olabilirlik yöntemleri kullanarak elde edilmiştir. Yöntemlerin parametre tahminindeki performanslarını kıyaslamak için parametre tahminlerinden elde edilen yan ve hata kareler ortalaması Monte Carlo simülasyonu ile elde edilmiştir. Son olarak çalışmada gerçek iki veri uygulaması verilmiştir.
Keywords : Düzgün Geometrik dağılım, En çok olabilirlik, Modifiye edilmiş en çok olabilirlik, Momentler yöntemi, Oranlar yöntemi

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026