Trend yenileme süreçlerinde tahmin

Abstract

Sayma süreçlerinden gelen veri kümesinin yapısında bir trend söz konusu ise model olarak yenileme süreci kullanılamaz. Böyle bir durumda homejen olmayan Poisson süreci, geometrik süreç, α -seri süreç gibi bazı sayma süreci modelleri önerilebilir. Bu çalışmada bu süreçlere alternatif olarak Lindqvist (1993) tarafından tanımlanan trend yenileme süreci tanıtılmıştır. Bu sürecin trend fonksiyonu yenileme dağılımı ve trend yenileme fonksiyonuna ait parametreler için tutarlı tahmin ediciler elde edilmiş ve bu tahmin edicilerin işlerliğini görmek için bir simülasyon çalışması yapılmıştır.

If there is a trend in pattern of data set arising from the counting process, renewal process can not be used as a model. In this case some counting process models like Poisson process, geometric process, α –series process can be suggested. In this study trend renewal process is considered as an alternative model by Lindqvist (1993). The consistent estimators are obtained for trend function, renewal distribution and trend renewal function's parameters. Then a simulation study is performed to evaluate performance of these estimators.