Dergiler / Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2018 / Cilt: 8 Sayı: 2

Üçgensel Müdahaleli Yarı- Markov (s,S) Tipli Modellerin Momentleri İçin Tahmin Ediciler

Estimators of the Moments for a Semi- Markovian Model of Type (s,S) With a Triangular Distributed Interference of Chance

Sayfa
430–441
Yayın Tarihi
2018-07-31
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)

Bu amaçla Frees (1986 b)’ in yaklaşımı kullanılarak ele alınan modelin ergodik dağılımının momentleri için istatistiksel bir tahmin edici bulunmuş ve bu tahmin edici için sırasıyla tutarlılık, asimptotik yansızlık ve asimptotik normallik gibi istatistiksel özellikler araştırılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada üçgensel müdahaleli (s,S) tipli yarı-Markov bir envanter(stok kontrol) model yenileme süreci ele alınmış, ve bu sürecin ergodik dağılımının momentleri için tahmin edici problemi araştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmanın ana motivasyonu ise, Frees (1986 b) tarafından yenileme fonksiyonu için önerilmiş tahmin edicidir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu amaçla Frees (1986 b)’ in yaklaşımı kullanılarak ele alınan modelin ergodik dağılımının momentleri için istatistiksel bir tahmin edici bulunmuş ve bu tahmin edici için sırasıyla tutarlılık, asimptotik yansızlık ve asimptotik normallik gibi istatistiksel özellikler araştırılmıştır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Asimptotik Normallik · Asimptotik Yansızlık · İstatistiksel tahmin edici

Özet

Bu çalışmada üçgensel müdahaleli (s,S) tipli yarı-Markov bir envanter(stok kontrol) model yenileme süreci ele alınmış, ve bu sürecin ergodik dağılımının momentleri için tahmin edici problemi araştırılmıştır. Yenileme süreçlerinde, yenilemeler arasında geçen sürenin dağılımı tam olarak bilinmediğinde yenileme fonksiyonu için tahmin ediciler literatürde mevcuttur. Bu çalışmanın ana motivasyonu ise, Frees (1986 b) tarafından yenileme fonksiyonu için önerilmiş tahmin edicidir. Bu amaçla Frees (1986 b)’ in yaklaşımı kullanılarak ele alınan modelin ergodik dağılımının momentleri için istatistiksel bir tahmin edici bulunmuş ve bu tahmin edici için sırasıyla tutarlılık, asimptotik yansızlık ve asimptotik normallik gibi istatistiksel özellikler araştırılmıştır.

Abstract

In this study inventory model of type (s,S) with triangular interference of chance has been investigated by using renewal process and the statistical estimator problem for moments of ergodic distribution of the process which define the model has been obtained. Different estimators for the renewal function are available in the literature, when the distribution which defines the time between renewals is not known precisely. The main motivation of this study is the publication by Frees (1986 b) in which he proposed a statistical estimator for the renewal function. By using the estimator by Frees (1986 b) we obtained a new estimator for the moments of ergodic distribution function of the process describing inventory model of type (s,S). Moreover statistical properties such as consistency, asymptotic unbiasedness and asymptotic normality were investigated for the obtained estimator, respectively.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KESEMEN, T., BÜYÜKKAYA, M. E., KAMIŞLIK, A. B. (2018). Üçgensel Müdahaleli Yarı- Markov (s,S) Tipli Modellerin Momentleri İçin Tahmin Ediciler. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 2, 430–441. https://ajindex.com/articles/928786

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Bebbington, M., Davydov, Y. ve Zitikis, R., 2007. Estimating the Renewal Function When the Second Moment is Infinite, Stochastic Models, 23(1), 27–48.
  2. Casella, G. ve Berger, R.L. 2002. Statistical Inference (Second edition). Pacific Grove, CA, Duxbury/ Thomson Learning. Feller, W., 1971. An Introduction to Probability Theory and Its Application 2, Wiley, New York, 669 p. Frees, E.W., 1986 a. Warranty Analysis and Renewal Function Estimation. Nav. Res. Logist. Q., 33, 361-372.
  3. Frees, E.W., 1986 b. Nonparametric Renewal Function Estimation. Annals of Statistics, 14(4), 1366-1378.
  4. Gökpınar, E., Khaniyev, T. ve Gamgam, H., 2015a. Asymptotic Properties of the Straight Line Estimator for a Renewal Function. Sains Malaysiana. 44(7), 1041-1051.
  5. Gökpınar, E., Khaniyev, T., Gamgam, H. ve Gökpınar, F., 2015b. A New Estimator for Stationary Distribution of the Inventory Model of Type (s,S). Gazi University Journal of Science. 28(1), 87-101.
  6. Gökpınar, E., Khaniyev, T., Gamgam, H. ve Gökpınar, F., 2016a. Estimators of the Moments for the Invertory Models of Type (s,S) with a Discrete Interference of Chance. Journal of the Turkish Statistical Association. Vol. 9, No. 1, pp. 17-28.
  7. Gökpınar, E., Khaniyev, T., Gamgam, H. ve Gökpınar, F., 2018. Estimators of the Moments for the Invertory Models of Type (s,S). Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science. Vol. 42, No. 1, pp. 5-12.
  8. Gökpınar, E., 2016b. Yenileme Sürecinde Tahmin Ediciler ve Uygulamaları. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Ankara, 111 s. Grübel, R. ve Pitts, S., 1993. Nonparametric Estimation in Renewal Theory 1: the Empirical Renewal Function. Annals of Statistics, 21(3), 1431-145.
  9. Guedon, Y. ve Cocozza-Thivent, C., 2003. Nonparametric Estimation of Renewal Processes from Count Data. The Canadian Journal of Statistics, 12(3), 191-223.
  10. Kesemen, T., Bektaş Kamışlık, A., Küçük, Z. ve Şenol, E., 2016. Inventory Model of Type (s,S) with Subexponential Weibull Distributed Demand. Journal of the Turkish Statistical Association, 9 (3), 81-92.
  11. Khaniyev, T.A. ve Atalay, K.D., 2010. On the Weak Convergence of the Ergodic Distribution for an Inventory Model of Type (s,S)”. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 9 (4), 599-611.
  12. Khaniyev, T.A., Kokangul, A. ve Aliyev, R.T., 2013. An Asymptotic Approach for a Semi-Markovian Inventory Model of Type (s,S). Applied Stochastic Models in Business and Industry, 29 (5), 439 – 453. Markovich N.M. ve Krieger, U.R., 2006. Nonparame