1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Orhan, Hikmet"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Master Thesis
    Altgrup Sayıları Farklı Denemelerde En Yüksek Olabilirlik (EYO) ve En Küçük Kareler (EKK) Yöntemlerinin Varyans Unsurları Bakımından Karşılaştırılması
    (1992) Orhan, Hikmet; Barutoğlu, Hüsnü
    ÖZET Bu çalışmada şansa bağlı, sabit ve karışık modellere En Yüksek Olabilirlik (EYO) ve En Küçük Kareler (EKK) yöntemleri uygulanarak, tahminlenen parametreler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır. Çalışmada, Van veresinde çeşitli işletmelerde yetiştirilen Karakaş kuzularının 1 ?S 1 yılma ait yapağı verimiyle ilgili kayıtlar kullanılmıştır. Faktörlerin sabit olması durumunda her iki yöntemin çözümü aynı olmuştur. Ancak şansa bağlı faktörlerde (hata dahil) EYO yöntemi ile tahmini enen varyans değerleri daha küçük bulunmuştur. İterasyon sayısı arttıkça şansa bağlı faktörlerin varyansı düşmüştür. Karışık modelde EYO yönte minin tahminlediği varyanslar daha küçük bulunmuştur. Bu. nedenle sabit ve şansa bağlı etkilerin bağımlı değişkeni birlikte etkilemesi durumunda tahminlerin daha sapmasın olması için EYO yöntemi EKK yöntemine tercih edilmelidir.
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Comparatively Investigation of Variance Components Estimation Methods With Monte Carlo Study
    (1997) Orhan, Hikmet; Yıldız, Necati
    Bu çalışmada, incelenen varyans unsuru tahmin yöntemleri dört ayrı modele gore Monte Carlo Simülasyonu ile üretilen verilerle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak tahminlerin başlangıçta verilen parametre değerlerine yakınlığı esas alınmıştır. Çalışma, verilerin dengeli (alt grup sayıları eşit) ve dengesiz (alt grup sayıları farklı) olması halleri için ayrı ayrı incelenmiştir. Uygulama sonuçlarına göre Henderson III ve MIVQUE(0) yöntemlerinin daha sapmasız ve kararlı tahminler vermesine karşılık, negatif tahmin verme eğilimlerinin yüksek olması nedeniyle tercih edilmesini kısıtlamaktadır. Sapmalı olmakla birlikte parametre alanında tahminleme yapan ML ve REML yöntemlerinden, ML şansa bağlı modellerde, REML karışık modellerde tercih edilmelidir.