Ek Parametre İçermeyen Dönüşüm Tekniklerinin Karşılaştırılması ve İki Veri Seti Üzerinde Modellenmesi

Authors : Hasan Hüseyin Gül

Pages : 1444-1455

Doi:10.31466/kfbd.1472795

View : 44 | Download : 22

Publication Date : 2024-09-15

Article Type : Research Paper

Abstract :İstatistik literatüründe, yeni dağılım elde etmek için bazı teknikler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu teknikler, var olan dağılıma yeni bir veya birkaç parametre ekleyerek oluşturulmaktadır. Parametre eklemek esneklik bağlamında olumlu bir etki yaratırken, parametre tahmini ve diğer istatistiksel çıkarımlarda işlem zorluğunu da beraberinde getirmektedir. Bu noktada son yıllarda araştırmacılar tarafından ek parametre içermeyen yeni dağılım üretme teknikleri önerilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada, Dinesh-Umesh-Sanjay (DUS), Logaritmik dönüşüm (LT) ve Kavya-Manoharan (KM) teknikleri ele alınmış ve bu tekniklerin önerilen üstel dağılım versiyonları (DUSE, LTE, KME) üzerinde durulmuştur. Bu dağılımların r. momentleri, moment çıkaran fonksiyonları ve quantile fonksiyonları gibi istatistiksel özellikleri ve en çok olabilirlik tahminleri incelenmiştir. Ayrıca iki veri seti üzerinde tekniklerin modelleme yetenekleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, KM tekniği kullanılarak önerilen KME dağılımının iki veri setini de daha iyi modellediği görülmüştür.
Keywords : Dönüşüm Teknikleri, İstatistiksel Özellikler, En Çok Olabilirlik Tahmini, Üstel Dağılım

ORIGINAL ARTICLE URL