dc.contributor.advisor | Kadılar, Cem | |
dc.contributor.author | Koçyiğit, Eda Gizem | |
dc.date.accessioned | 2023-12-01T07:49:02Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.date.submitted | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11655/34179 | |
dc.description.abstract | Ranked set sampling is a frequently used sampling method developed as an alternative
to the simple random sampling. In this sampling method, rankers are expected to rank
the units within the set correctly, even with low confidence. Also, if there are two or
more very similar or identical units in a set, this makes ranking more difficult and it
causes the units in the set to be ranked incorrectly. In this thesis, the mean estimators
are examined under a method (RSS-t) in which the ranking error, occurred while
ranking with the aid of the auxiliary variable, is reduced by using the tie information
under the Ranked Set Sampling. The study aims to examine the ties in the ranking and
to use these ties in the population mean estimators for more reliable estimates by
minimizing the ranking error. After examining the method and the estimators in the
literature, it is seen that the ratio estimators have not been examined under this method
and therefore new modified raito estimators are proposed in this thesis study. The
effectiveness of the estimators is first calculated for the samples drawn from large and
iv
small populations derived from simulation. Simulation studies have shown that the
proposed estimators are more effective than other estimators in the literature. In
addition, when the variables of the number of diagnosed patients and the number of
patients who died are examined in a real data set of the recently emerging COVID-19
epidemic, it is seen that the data set is suitable for the tie information structure. Similar
to the simulation results, we can also see from the real data set that the proposed
estimators give better results. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Sıralı küme örneklemesi | tr_TR |
dc.subject | Bağ bilgisi | tr_TR |
dc.subject | Oransal tahmin ediciler | tr_TR |
dc.subject | Ortalama tahmini | tr_TR |
dc.subject | İzotonik tahmin edici | tr_TR |
dc.title | Bağ Bilgisi Olduğunda Sıralı Küme Örneklemesinde Yeni Tahmin Ediciler | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Sıralı küme örneklemesi, basit rastgele örneklemeye alternatif olarak geliştirilmiş
sıklıkla kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Örnekleme yönteminde sıralayıcılardan
düşük bir güvenle bile küme içindeki birimleri doğru bir şekilde sıralaması beklenir.
Ayrıca kümeler içinde iki veya daha fazla sayıda birbirine çok benzer ya da aynı birim
var ise bu durum sıralamayı daha da zorlaştırır ve kümedeki birimlerin yanlış
sıralanmasına neden olur. Tez çalışmasında, sıralı küme örneklemesinde yardımcı
değişken yardımıyla sıralama yapılırken oluşan sıralama hatasının bağ bilgisi
kullanılarak azaltıldığı bir yöntem (SKÖ-b) altında, ortalama tahmin edicileri
incelenmektedir. Çalışma, sıralamada bağ olması durumunda kullanılan yöntemi
incelemeyi ve bağları sıralama hatasını en aza indirerek daha güvenilir sonuçlar elde
etmek üzere ortalama tahminlerinde kullanabilmeyi amaçlamaktadır. Yöntem ve
literatürdeki tahmin ediciler incelenmiş, yöntem için oransal tahmin edicilerin
kullanılmadığı görülmüştür. Dolayısıyla tez çalışmasında modifiye edilmiş yeni oransal
ii
tahmin ediciler önerilmiştir. Tahmin edicilerin etkinlikleri önce simülasyonla türetilen
büyük ve küçük kitleler üzerinde hesaplanmış daha sonra yapılan simülasyon
çalışmaları önerilen oransal tahmin edicilerin literatürde yer alan diğer tahmin
edicilerden daha etkin olduğu gösterilmiştir. Ayrıca son zamanlarda ortaya çıkan
COVID-19 salgınına ait gerçek veri setlerinde teşhis edilmiş hasta sayısı ve ölen hasta
sayısı değişkenleri incelendiğinde, verilerin bağ bilgisi yapısına uygun olduğu
görülmüştür. Simülasyon sonuçlarına benzer şekilde gerçek veriler üzerinde de önerilen
oransal tahmin ediciler daha iyi sonuçlar vermiştir. | tr_TR |
dc.contributor.department | İstatistik | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2023-12-01T07:49:02Z | |
dc.funding | Yok | tr_TR |