Hibrit sansürleme altında bazı dağılımlar için aralık ve nokta tahmini

Bu tez çalışmasında hibrit sansürleme altında, son zamanlarda önerilen yeni sürekli dağılımların bilinmeyen parametreleri için nokta ve aralık tahmini konusu incelenmiştir. Tip-I hibrit sansürlü örneklem altında Log-Kumaraswamy dağılımı çalışılırken, ilerleyen tür Tip-I hibrit sansürlü örneklem altında Kumaraswamy-Ters Rayleigh dağılımı çalışılmıştır. Nokta tahminleri için en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. En çok olabilirlik tahminlerini elde etmek için (EM) algoritması kullanılmıştır. Hibrit sansürleme şeması altında, bahsi geçen dağılımların parametrelere ilişkin Fisher bilgi matrisi formülize türetilmiş ve en çok olabilirlik tahmin edicilerine dayalı asimptotik güven aralıkları oluşturmada kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Monte Karlo simülasyon çalışmaları ve gerçek veri analizleriyle desteklenmiştir.

In this thesis study, under hybrid censoring schemes, point and interval estimation problems for unknown parameters of new continuous distributions obtained in recent years are examined. While the Log-Kumaraswamy distribution is studied under the Type I hybrid censoring sample, Kumaraswamy-Reverse Rayleigh distribution is considered under the progressive type I hybrid censoring sample.Maximum likelihood method for point estimates is used. EM algorithm is used to obtain maximum likelihood estimators. Under hybrid censoring scheme, fisher information matrix is derived and it has been used to construct the asymptotic confidence intervals for maximum likelihood estimator. The results have been supported by Monte Carlo simulation studies and real data analysis.