Ek Parametre İçermeyen Dönüşüm Tekniklerinin Karşılaştırılması ve İki Veri Seti Üzerinde Modellenmesi
Abstract
İstatistik literatüründe, yeni dağılım elde etmek için bazı teknikler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu teknikler, var olan dağılıma yeni bir veya birkaç parametre ekleyerek oluşturulmaktadır. Parametre eklemek esneklik bağlamında olumlu bir etki yaratırken, parametre tahmini ve diğer istatistiksel çıkarımlarda işlem zorluğunu da beraberinde getirmektedir. Bu noktada son yıllarda araştırmacılar tarafından ek parametre içermeyen yeni dağılım üretme teknikleri önerilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada, Dinesh-Umesh-Sanjay (DUS), Logaritmik dönüşüm (LT) ve Kavya-Manoharan (KM) teknikleri ele alınmış ve bu tekniklerin önerilen üstel dağılım versiyonları (DUSE, LTE, KME) üzerinde durulmuştur. Bu dağılımların r. momentleri, moment çıkaran fonksiyonları ve quantile fonksiyonları gibi istatistiksel özellikleri ve en çok olabilirlik tahminleri incelenmiştir. Ayrıca iki veri seti üzerinde tekniklerin modelleme yetenekleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, KM tekniği kullanılarak önerilen KME dağılımının iki veri setini de daha iyi modellediği görülmüştür.
Keywords
Dönüşüm Teknikleri, İstatistiksel Özellikler, En Çok Olabilirlik Tahmini, Üstel Dağılım
References
- Abu El Azm, W. S., Almetwally, E. M., Naji AL-Aziz, S., El-Bagoury, A. A. A. H., Alharbi, R., and Abo-Kasem, O. E. (2021). A New Transmuted Generalized Lomax Distribution: Properties and Applications to COVID‐19 Data. Computational Intelligence and Neuroscience, 2021(1), 5918511.
- Adeyinka, F. S. (2019). On the Performance of Transmuted Logistic Distribution: Statistical Properties and Application. Budapest International Research in Exact Sciences (BirEx) Journal, 1(3), 34-42.
- Adetunji, A. A. (2023). Transmuted Ailamujia distribution with applications to lifetime observations. Asian Journal of Probability and Statistics, 21(1), 1-11.
- Ahmad, K., Ahmad, S. P., and Ahmed, A. (2015). Structural properties of transmuted Weibull distribution. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 14(2), 13.
- Akkanphudit, T. (2023). Generalized DUS Transformed Garima Distribution: Properties, Simulations and Applications. Lobachevskii Journal of Mathematics, 44(2), 803-814.
- Al-Babtain, A. A., Elbatal, I., Chesneau, C., and Jamal, F. (2020). The transmuted Muth generated class of distributions with applications. Symmetry, 12(10), 1677.
- Alrashidi, A., and Ragab, I. E. (2023). Generalized Dinesh–Umesh–Sanjay generalized exponential distribution with application to engineering data. AIP Advances, 13(11).
- Badr, M. M., Elbatal, I., Jamal, F., Chesneau, C., and Elgarhy, M. (2020). The transmuted odd Fréchet-G family of distributions: Theory and applications. Mathematics, 8(6), 958.
- Balaswamy, S. (2018). Transmuted Half Normal Distribution. Int. J. Sci. Res. in Mathematical and Statistical Sciences, 5(4).
- Chakraborty, A., Rana, S., and Maiti, S. I. (2024). Transmuted Shifted Lindley Distribution: Characterizations, Classical and Bayesian Estimation with Applications. Annals of Data Science, 1-28.
