Show simple item record

dc.contributor.advisorHan Aydın, Demet
dc.contributor.authorYilmaz, Firdevs
dc.date.accessioned2021-05-08T11:09:29Z
dc.date.available2021-05-08T11:09:29Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2019-12-18
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/679307
dc.description.abstractBu tez çalışmasında, Weibull ve ağırlıklı Weibull dağılımlarının bazı istatistiksel özellikleri incelenmiş ve diğer dağılımlarla olan ilişkileri araştırılmıştır. Her iki dağılımın bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için en çok olabilirlik, en küçük kareler ve ağırlıklı en küçük kareler olmak üzere üç farklı tahmin yöntemi kullanılmıştır. Bu tahmin yöntemlerinin performansları Monte-Carlo simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriterleri olarak yan ve hata kareler ortalaması kullanılmıştır. Son olarak ağırlıklı Weibull dağılımının Weibull dağılımına karşı veri modelleme performansını göstermek amacı ile Sinop ili mevsimlik günlük ortalama rüzgar hızı verileri analiz edilmiştir. Bu analiz sonucunda ağırlıklı Weibull dağılımının belirtilen veriyi Weibull dağılımına göre daha iyi modellediği hem istatistiksel testler hem de grafiksel yöntemler kullanılarak gösterilmiştir.
dc.description.abstractIn this thesis, some statistical properties of Weibull and weighted Weibull distributions are examined, and their relations with other distributions are investigated. Three different parameter estimation methods, maximum likelihood, least squares and weighted least squares, are used to obtain estimates of unknown parameters of both distributions. The performances of these estimation methods are compared with Monte-Carlo simulation study. Bias and mean square error are used as comparison criteria.Finally, in order to show the modeling performance of the weighted Weibull distribution against the Weibull distribution, the seasonal daily mean wind speed data of Sinop province are analyzed.As a result of this analysis, it is shown that the weighted Weibull distribution provides better modelling than the Weibull distribution using both statistical tests and graphical methods.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleAğırlıklı Weibull dağılımı ve uygulamaları
dc.title.alternativeWeighted Weibull distribution and its applications
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-12-18
dc.contributor.departmentMatematik Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10303127
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universitySİNOP ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid595895
dc.description.pages77
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess