Gamma ve Weibull dağılımları sağlık, güvenilirlik, mühendislik vb. ortak uygulama alanlarına sahip olan dağılımlardır. Çoğu zaman bu iki dağılım bir veri seti için benzer sonuç çıkarımlar sağlasa da (çakışsa da), veri setini en iyi modelleyecek olan dağılımın seçilmesi arzulanır. Bu çalışmada, Gamma ya da Weibull dağılımlarından herhangi birinden gözlendiği varsayılan bir veri seti için iki dağılım arasından seçim probleminin çözümü için Kullback-Leibler uzaklıkları oran (RMKLD) yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca yapılan simülasyon çalışmaları ile kullanılan yöntem farklı örneklem büyüklükleri ve dağılımların farklı parametre değerleri için en çok olabilirlik oran testi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen bilgiler, RMKLD’nin Gamma ve Weibull dağılımlarının ayrımı için kullanılabileceğini göstermektedir.
Kullback-Leibler uzaklığı En çok olabilirlik testi Gamma dağılımı Weibull dağılımı Doğru seçim olasılığı.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ağustos 2017 |
Gönderilme Tarihi | 4 Kasım 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 17 Sayı: 2 |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.