KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 10 Sayı: 1

Cevapsızlık Durumunda Üstel Tip Tahmin Ediciler

Exponential Estimators Under Non-Response Cases

Ceren Ünal(Hacettepe University)0000-0002-9357-1771
Cem Kadılar(HACETTEPE UNIVERSITY)0000-0003-4950-9660
Sayfa
60–72
Yayın Tarihi
2025-06-29
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışma ile önerilen tahmin edici aileleri elde edilen koşullar altında karşılaştırılan tahmin edicilere göre daha iyi performans göstermekte olduğu ve bu tahmin edici ailelerinin deprem alanında da kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Hansen-Hurwitz yöntemini kullanarak kitle ortalamasının tahmini için yeni tahmin edici aileleri önermektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu yöntem, Durum I ve Durum II olarak adlandırılan farklı iki durumda incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma ile önerilen tahmin edici aileleri elde edilen koşullar altında karşılaştırılan tahmin edicilere göre daha iyi performans göstermekte olduğu ve bu tahmin edici ailelerinin deprem alanında da kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kitle ortalaması · cevapsızlık durumu · etkinlik

Özet

Bu çalışma, Hansen-Hurwitz yöntemini kullanarak kitle ortalamasının tahmini için yeni tahmin edici aileleri önermektedir. Bu yöntem, Durum I ve Durum II olarak adlandırılan farklı iki durumda incelenmiştir. Her iki duruma göre de önerilen tahmin edici aileleri için teorik çıkarsamalar elde edilmiştir. Yapılan teorik karşılaştırmalardan sonra, bu sonuçları desteklemek amacıyla deprem ile alakalı gerçek veri seti uygulaması ve simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma ile önerilen tahmin edici aileleri elde edilen koşullar altında karşılaştırılan tahmin edicilere göre daha iyi performans göstermekte olduğu ve bu tahmin edici ailelerinin deprem alanında da kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract

This study proposes new families of estimators for the estimation of the population mean using the Hansen-Hurwitz method. This method is examined in two cases, referred to as Case I and Case II. According to both cases, the expressions for the proposed family of estimators are derived. After theoretical comparisons, a new data set on the magnitude and a simulation study are conducted to support these theoretical results. As a consequence of this study, the proposed families of estimators perform well under the obtained conditions for both non-response schemes and can be used successfully in the field of seismology.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ünal, C., Kadılar, C. (2025). Cevapsızlık Durumunda Üstel Tip Tahmin Ediciler. Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 1, 60–72. https://doi.org/10.33484/sinopfbd.1569245

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (20)

  1. Solanki, R. S., Singh, H. P., & Rathour, A. (2012). An alternative estimator for estimating the finite population mean using auxiliary information in sample surveys. International Scholarly Research Notices, 1-14. https://doi.org/10.5402/2012/657682
  2. Oncel Cekim, H., & Kadilar, C. (2018). New families of unbiased estimators in stratified random sampling. Journal of Statistics and Management Systems, 21(8), 1481-1499. https://doi.org/10.1080/09720510.2018.1530176
  3. Zaman, T., & Kadilar, C. (2020). On estimating the population mean using auxiliary character in stratified random sampling. Journal of Statistics and Management Systems, 23(8), 1415-1426. https://doi.org/10.1080/09720510.2020.1723924
  4. Dansawad, N. (2019). A class of exponential estimator to estimate the population mean in the presence of non-response. Naresuan University Journal: Science and Technology, 27(4), 20-26.
  5. Hansen, M., & Hurwitz, N. (1946). The problem of non-response in sample surveys. Journal of the American Statistical Association, 41(236), 517-529. https://doi.org/10.1080/01621459.1946.10501894
  6. Kumar, S., Kour, S. P., & Sharma, V. (2022). Modified exponential estimators using auxiliary information under response and non-response. Revista Investigación Operacional, 43(4), 491-504
  7. Jaiswal, A. K., Singh, G. N., & Pandey, A. K. (2022). Improved procedures for mean estimation under non-response. Alexandria Engineering Journal, 61(12), 12813-12828. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.06.031
  8. Singh, H. P., Yadav, A., & Pal, S. K. (2021). An exponential approach for estimating population mean using two auxiliary variables in stratified random sampling. Revista Investigación Operacional, 42(4), 456-468.
  9. Singh, A. K., & Singh, V. K. (2022). A family of estimators for population mean under model approach in presence of non-response. Journal of Reliability and Statistical Studies, 15(1), 1-20. https://doi.org/10.13052/jrss0974-8024.1511
  10. Singh, G. N., & Usman, M. (2021). Efficient combination of various estimators in the presence of non-response. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 50(8), 2432-2466. https://doi.org/10.1080/03610918.2019.1614618
  11. Pandey, A. K., Usman, M., & Singh, G. N. (2021). Optimality of ratio and regression type estimators using dual of auxiliary variable under non-response. Alexandria Engineering Journal, 60(5), 4461–4471. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.03.031
  12. Singh, H. P., & Nigam, P. (2021). Efficient method of estimating the finite population mean based on two auxiliary variables in the presence of non-response under stratified sampling. Journal of Reliability and Statistical Studies, 14(1), 223–242. https://doi.org/10.13052/jrss0974-8024.14111
  13. Khalid, M., & Singh, G. N. (2022). Some imputation methods to deal with the issue of missing data problems due to random non-response in two-occasion successive sampling. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 51(12), 7266–7286. https://doi.org/10.1080/03610918.2020.1828920
  14. Hussain, M., Zaman, Q., Khan, L., Metawa, A. E., Awwad, F. A., Ismail, E. A. A., Wasim, D., & Ahmad, H. (2024). Improved exponential type mean estimators for non-response case using two concomitant variables in simple random sampling. Heliyon, 10(6), e27535. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27535
  15. Rao, P. S. R. S. (1986). Ratio estimation with sub sampling the non-respondents. Survey Methodology, 12(2), 217–230.
  16. Singh, R., Kumar, M., Chaudhary, M. K., & Smarandache, F. (2009). Estimation of mean in presence of non-response using exponential estimator. Multispace & Multistructure. Neutrosophic Transdisciplinarity 100 Collected Papers of Sciences, North-European Scientific Publishers, 2010, 758-768.
  17. Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques, John Wiley and Sons, New-York.
  18. Grover, L. K., & Kaur, P. (2014). A generalized class of ratio type exponential estimators of population mean under linear transformation of auxiliary variable. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 43(7), 1552-1574. https://doi.org/10.1080/03610918.2012.736579
  19. TUBITAK 1001. (2021). The Scientific and Technological Research Projects Funding Program. Artificial Intelligence and Probabilistic Model Based Earthquake Hazard Map, Project Number: 121F208.
  20. Singh, R., Kumar, M., Chaudhary, M. K., & Smarandache, F. (2009). Estimation of mean in presence of non-response using exponential estimator. Multispace & Multistructure. Neutrosophic Transdisciplinarity 100 Collected Papers of Sciences, North-European Scientific Publishers, 2010, 758-768.