KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İstatistik Araştırma Dergisi / 2012 / Cilt: 9 - Sayı: 1

Gamma, Weibull ve Log-Normal Dağılımlarının Doğru Seçim Olasılıklarına Göre Ayrıştırılması

Discrimination of the Gamma, Weibull and Log-Normal Distributions According to Probability of Correct Selection

Hayrinisa DEMİRCİ BİÇER
Cemal ATAKAN
Sayfa
11–20
Yayın Tarihi
2012-07-13
DOI
—
🏛️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)

Verilen bir veri setinin dağılımının Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımından hangisinden geldiğine, veri setinin dağılımının sırasıyla ilgili dağılımlara göre oluşturulan yokluk hipotezi altında Monte-Carlo simülasyonlan ve asimptotik sonuçlardan hesaplanan doğru seçim olasılıkları ile karar verilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Gamma, Weibull ve Log-Normal dağılımları, çarpık verilerin analizi için sık kullanılan dağılımlardır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, verilen bir veri setinin, Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımlardan hangisi ile modelleneceği problemi üzerinde durulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Verilen bir veri setinin dağılımının Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımından hangisinden geldiğine, veri setinin dağılımının sırasıyla ilgili dağılımlara göre oluşturulan yokluk hipotezi altında Monte-Carlo simülasyonlan ve asimptotik sonuçlardan hesaplanan doğru seçim olasılıkları ile karar verilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Doğru seçim olasılığı · Gamma dağılımı · Log-Normal dağılım

Özet

Gamma, Weibull ve Log-Normal dağılımları, çarpık verilerin analizi için sık kullanılan dağılımlardır. Bu çalışmada, verilen bir veri setinin, Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımlardan hangisi ile modelleneceği problemi üzerinde durulmuştur. Verilen bir veri setinin dağılımının Gamma, Weibull ya da Log-Normal dağılımından hangisinden geldiğine, veri setinin dağılımının sırasıyla ilgili dağılımlara göre oluşturulan yokluk hipotezi altında Monte-Carlo simülasyonlan ve asimptotik sonuçlardan hesaplanan doğru seçim olasılıkları ile karar verilmiştir.

Abstract

Gamma, Weibull and Log-Normal distributions are often used distributions for modelling skewed data. In this study, for a given data set the problem of selecting Gamma, Weibull or Log-Normal distributions is focused on for the modelling. Distribution of a given set of data, Gamma, Weibull or Log-Normal distribution has been decided by the probability of correct selection that is calculated by constructing Monte-Carlo simulations and asymptotic results under the null hypothesis.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BİÇER, H. D., ATAKAN, C. (2012). Gamma, Weibull ve Log-Normal Dağılımlarının Doğru Seçim Olasılıklarına Göre Ayrıştırılması. İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 1, 11–20. https://ajindex.com/articles/853638

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Atkinson, A., 1969. A Test of Discriminating Between Modes, Biometrika, 56, 337-341.
  2. Atkinson, A., 1970. A Method for Discriminating Between Models (with discussions), Journal of the Royal Statistical society. Ser. B, 32, 323-353.
  3. Bain, L. J., Englehardt, M., 1980. Probability of Correct Selection of Weibull Versus Gamma Based on Likelihood Ratio. Communications in Statistics. Series A, 9, 375- 381. Bemardo, J. M., 1976. Algorithm As 103: Psi (Digamma) Function, J. Roy. Statist. Soc. Ser. C, 25, 315-317.
  4. Cox, D. R., 1961. Tests of Separate Families of Hypotheses, Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium in Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, University of Califonia Press, 105-123.
  5. Cox, D. R., 1962. Further Results on Tests of Separate Families of Hypotheses, Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B, 24, 406-424.
  6. Dumonceaux, R., Antle, C.E., 1973. Discriminating Between the Log-normal and Weibull Distribution, Technometrics, 15,923-926.
  7. Dyer, A. R., 1973. Discrimination Procedure for Separate Families of Hypotheses, Journal of the American Statistical Association, 68, 970-974.
  8. Johnson, N. L., Kotz, S., Balakrishnan, N., 1994.
  9. Continuous Univariate Distributions, Volume 1, John Wiley & Sons, Inc. USA. Wiens, B.L., 1999. When Log-Normal and Gamma Models Give Different Results: A Case Study, American Statistician, 53, 89-93.
  10. White, H., 1982. Reqularity Conditions for Cox's Test of Non-nested Hypotheses, J. Econometrics, 19, 301-318.