Bazı örnekleme tasarımlarında varyans tahmin yöntemleri
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, üç farklı örnekleme yönteminde (basit rasgele örnekleme, tabakalı rasgele örnekleme, sıralı küme örneklemesi), kitle varyansı tahmini için kullanılan çeşitli tahmin ediciler incelenmiştir. Bu tahmin edicilerin yan ve hata kareler ortalamaları çıkarsanmıştır. Tahmin ediciler birbirleriyle karşılaştırılmış ve hangi koşullar altında etkin olacakları incelenmiştir. Ayrıca kitle varyansı tahmini için genel sınıflar tanımlanmıştır. Genel sınıflardaki tahmin edicilerin, kitle varyansına uyarlanması yapılmıştır.Çalışmanın Üçüncü Bölümü'nde, basit rasgele örnekleme ve tabakalı rasgele örnekleme yöntemleri için, kitle varyansı tahmin edicileri önerilmiştir. Bu tahmin ediciler klasik tahmin edicilerle karşılaştırılarak, önerilen tahmin edicilerin üstün olma koşulları bulunmuştur.Sayısal örnekte, Biyoloji Bölümü Ekoloji Ana Bilim Dalı Lisansüstü öğrencisi Savcı (2007) tarafından yapılan Yüksek Lisans tez verileri kullanılmıştır. Çiçek boyu yardımcı değişken, çiçek pappus uzunluğu ilgilenilen değişken olmak üzere tahmin ediciler için farklı örnekleme yöntemlerinde, yan ve hata kareler ortalamaları hesaplanmıştır.Çalışmanın son bölümünde ise, sayısal örneklerde elde edilen sonuçlara bağlı olarak önerilen tahmin edicilerin etkinlikleri incelenmiştir. Tahmin edicilerin duyarlılıkları tartışılıp yorumlanmıştır. In this study, various kinds of estimators which are used to estimate population variance in three different sampling methods (simple random sampling, stratified random sampling, ranked set sampling) are studied. Bias and mean square errors of these estimators are obtained. The estimators are compared with each other and the conditions for being efficient are examined. General classes for the population variance are also defined. The estimators in general classes are adapted to variance estimators.In the third section of this study, variance estimators for simple random sampling and stratified random sampling are suggested. These estimators are compared with the classical estimators and the superiority conditions are found.In numerical example, the master thesis data of Savcı (2007), who was a master student in Department of Biology in Hacettepe University, are used. For different sampling methods, bias and mean square errors of the estimators are calculated considering the length of the flower as the auxiliary variable and the length of pappus of the flower as the variable of interest.In the last section of the study, according to the results obtained in numerical example, the efficiencies of the estimators are examined. The precisions of the estimators are discussed.
Collections