Büyüme modeli parametrelerin tahmininde dirençli bayesian yaklaşımı

Abstract

Student's-t dağılımına dayalı doğrusal olmayan modellerin kullanımı yeni bir uygulamadır. Bu yeni yaklaşım, Normal dağılıma göre daha genel ve dirençli bir tahmin sağlamaktadır. Bu tezde, Normal ve Student's-t dağılımı gösteren doğrusal olmayan (büyüme) modellerinin, Japon bıldırcınlarından elde edilen canlı ağırlık değerlerine uygulanması, Bayesian yaklaşımı kullanılarak parametre tahminlerinin elde edilmesi ve Bayesian model karşılaştırma kriterlerine göre de analiz edilen veri seti için en uygun doğrusal olmayan modelin belirlenmesi amaçlanmaktadır.

The use of non-linear models based on Student's-t distribution is a new practice. This new approach provides a more general and robust estimate than Normal distribution. It is aimed to apply Normal and Student's-t distributions for the parameters of non-linear (growth) models for live weights obtained from Japanese quails, to obtain parameter estimations using Bayesian approach, and to determine the optimal non-linear model for the growth dataset according to Bayesian model choice criteria.