Ranked Set Sampling for Environmental Research in Sustainable Smart Cities: Estimation of Dependence Measures
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: YUSUF CAN SEVİL
Danışman: Tuğba Yıldız
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çevre problemlerinde, araştırmacılar birçok engelle ve kısıtlamayla karşılaşırlar. Bunların başlıcaları örnekleme aşamasında ortaya çıkar. Örneğin, örnekleme maliyeti, ölçüm hataları, örnekleme süresi, çevresel faktörler nedeniyle örnekleme birimlerinin toplanamaması gibi durumlar bunlardan bazılarıdır. Bu nedenle, bütün kitleyi temsil eden bir örneklem seçmek önemlidir. Bu amaçla, tek bir rastgele örneklem seçilebilir. Burada sorun, kitlenin bir seferde seçilen örneklem tarafından ne kadar iyi temsil edildiğidir. Bu soruna karşı, sıralı küme örneklemesi (SKÖ) geliştirilmiştir. SKÖ birçok alanda uygulanmış ve uygun maliyetli bir örnekleme yöntemi olduğu kanıtlamıştır. (X, Y ), bileşik olasılık yoğunluk fonksiyonunu f(x, y) ve bileşik kümülatif dağılım fonksiyonunu F(x, y) ile rastgele vektörler olsun. Tezin amacı, f(x, y)'nin bağımlılık parametresinin tahmin edilmesidir. Çevre çalışmalarında, suyun depolama derinliği ve aktarma süresi, yer altı suyu kalitesinin çeşitli ölçümleri (pH, nitrat, sülfat ve klorür), sel hacmi ve süresi, sel zirvesi ve sel hacmi gibi rastgele değişkenler (X ve Y) arasındaki korelasyonu dikkate alarak incelenmesi gereken birçok konu bulunmaktadır. Bu tezde, Gumbel (Tip I) iki değişkenli üstel ve Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) tipi iki değişkenli gamma dağılımının bağımlılık parametresi için SKÖ, genelleştirilmiş geliştirilmiş SKÖ ve uç SKÖ'ye dayalı en çok olabilirlik tahminleri araştırılmıştır. Ayrıca, bağımsızlık testi için olabilirlik oranı istatistikleri incelenmektedir. Gumbel (Tip I) iki değişkenli üstel dağılımında olabilirlik oranı testi için bir uygulama sunulmuştur. Ayrıca, RSS prosedüründe kusurlu sıralama durumu incelenmiştir. Bu amaçla, iki değişkenli normal dağılımın bağımlılık parametresinin tahmininde SKÖ'ye dayalı en çok pseudo olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Diğer taraftan, bağımlılık parametresinin güven aralığı için bazı parametrik olmayan bootstrap teknikleri tanımlanmıştır.