1,720,977 research outputs found
NONPARAMETRIC TESTS FOR IDENTIFICATION OF THE MINIMUM EFFECTIVE DOSE AND APPLICATIONS
No full textBir maddenin etkinliği hakkında bilgi, işlemlerin o maddenin çeşitli doz
seviyelerini ve sıfır kontrol dozunu kapsayan deneylerinden elde edilir. Bu
deneylerin amacı, özellikle zehir bilimcilik ve ilaç geliştirme çalışmalarında,
etkinliğin meydana geldiği yerde, eğer varsa en düşük dozu belirlemektir. Diğer
bir ifadeyle amaç, bir doz-tepki çalışmasında sıfır doz kontrolün üzerinde bir
etki yapan en düşük doz seviyesi olarak tanımlanan en küçük etkili dozun
(EED) belirlenmesidir. Bu çalışmanın giriş bölümünde konu ile ilgili literatür
bilgisi verildikten sonra ikinci bölümde, Shirley(1977) tarafından önerilen
parametrik olmayan test yöntemi, step-down kapalı test yöntemini kullanan
Mann-Whitney istatistiğine dayalı parametrik olmayan test yöntemi, Williams
Testinin Wilcoxon tipi parametrik olmayan bir eşdeğeri ve son olarak da
Williams tarafından önerilen test istatistiği tanıtılmış, üçüncü bölümde bir
gerçek veri üzerinde bu testlerin uygulaması yapılmıştır. Dördüncü bölümde ise
sonuçlar ve yorumlara yer verilmiştir.Information on the activity of a substance is often obtained from experiments in
which the treatments comprise several dose levels of the substance and a zero
dose control. The aim of such experiments, particularly in toxicological and
drug development studies are determine the lowest dose, if any, at which there is
activity. Another way of explaining the aim is determining the minimum
effective dose (MED) in a dose- response study, where the MED is defined to be
the lowest dose level producing an effect over that of the zero dose control.
Introduction of this study, after informed the literature connected with subject
in second part; Nonparametric test procedure proposed by Shirley,
Nonparametric procedure based on the Mann-Whitney statistic incorporated
with the step-down closed testing scheme, Wilcoxon type nonparametric
equivalent of Williams' test and finally proposed by Williams test statistic
introduced, in third part done application of these tests based on a real data. In
fourth part, touched on to results and comments
TESTING THE EQUALITY OF COEFFICIENTS OF VARIATION AND COMPARISONS
No full textBu tez çalışmasında değişim katsayılarının eşitliğine ilişkin hipotezlerin test
edilmesinde kullanılan bazı test istatistikleri tanıtılmış ve bunlar
karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar için bir simülasyon çalışması yapılmıştır.
Simülasyon çalışması farklı yığın sayıları ( k = 2 , 3, 4, 5 ve 6), farklı örnek
çapları (n=10, 15, 20, 30, 40, 50 ve 100) ve farklı birinci tip hata düzeyleri
(α=0,01, 0,05 ve 0,10) için tasarlanmıştır. Amaç değişim katsayılarının eşitliği
hipotezini test etmede kullanılan test istatistiklerinin I. tip hata ve testin gücü
bakımından karşılaştırmasını yapmaktır. Birinci tip hataya ilişkin
karşılaştırmalarda, iki değişim katsayısının eşitliğine ilişkin hipotezin test
edilmesinde özellikle örnek çapının 10 gibi küçük bir değer olduğu durumda iyi
test yönteminin Karesel Rank Testi (KRT) olduğu görülmektedir. Gupta ve
Ma'nın Skor Testi (SGM), Nairy ve Rao'nun Olabilirlik Oran Testi (ONR) ve
Skor Testi (SNR) ise diğer testlere göre oldukça kötü sonuçlar vermektedir.
Yine küçük örnek çapı durumunda Merkezi Olmayan t Testinde (MOT) k
değeri arttıkça deneysel I. tip hata sonuçları nominal α değerlerine
yakınsamakta ve istikrarlı bir duruma gelmektedir. Tüm k durumlarında tüm
testler için örnek çapı arttıkça deneysel І. tip hata değeri nominal α değerine
yakınsamaktadır. Ancak k = 2 durumunda örnek çapı 100 olduğunda bile KRT
ve SGM testinden elde edilen deneysel I. tip hata değerleri nominal α değerinin
v
uzağında kalmaya devam etmektedir. k değeri arttıkça Wald Testi (WT)'ne ait
sonuçlardaki kötüleşme çok belirgindir. Örnek çapının 30'dan küçük olduğu
durumlarda tüm k değerlerinde Nairy ve Rao'nun Olabilirlik Oran Testi (ONR)
ve Gupta ve Ma'nın Olabilirlik Oran Testine (OGM) ait sonuçlarda iyileşme
gözükmemektedir. α ve k değeri arttıkça WTT ve MOT testleri iyi sonuçlar
vermeye devam ederken MT testinin sonuçlarında da bir iyileşme
görülmektedir. Tüm testlerde örnek çapı artıkça sonuçlarda bir iyileşme
gözlenmektedir. Tüm k durumlarında örnek çapının artmasına göre en az
iyileşmeyi gösteren testler SGM, SNR ve KRT testleridir. Testin gücüne ilişkin
olarak yapılan karşılaştırmalarda SGM, SNR ve KRT testleri en kötü sonuçları
vermiştir. Dolayısıyla bu testlerin yerine alternatifi olan başka testleri
kullanmak daha uygun olacaktır. Örneğin k tane değişim katsayısının
birbirinden farklı olduğu durumlarda OGM ve ONR testleri oldukça iyi
sonuçlar vermektedir. Ancak k tane değişim katsayısından bazıları birbirine
eşit olduğunda görülmüştür ki WT testinde testin gücü daha yüksektir.
Buradan şu şekilde bir sonuca varılabilir. k tane değişim katsayısından sadece
birkaç tane değişim katsayısı farklılık gösteriyorsa WT testinin kullanılması
önerilebilir. Örnek çapının büyük olduğu durumlarda bile KRT'nin
sonuçlarının diğer testlere göre daha kötü olduğu görülmüştür. Bu çalışmada
testin gücüne ilişkin olarak yapılan karşılaştırmalarda elde edilen sonuçlar
istatistik teorisiyle de birebir örtüşmektedir.In this graduate dissertation, the test statistics that are used to test hypotheses,
which are about the equality of the coefficients of variation, have been
introduced and compared . A simulation has been prepared for the comparative
study. The simulation has been designed for a different numbers of population
(k=2, 3, 4, 5 and 6), a different sample sizes (n=10, 15, 20, 30, 40, 50 and 100)
and a different levels of I. type error (α=0,01, 0,05 and 0,10). The purpose of the
study is to compare the test statistics that are used to test the equality of
coefficient of variation in terms of I. type error and the power of the test. The
results of the comparisons regarding the I. type error suggest that in testing the
hypothesis about the equality of two coefficient variation, the good test method
when the sample size is taken a number particularly as 10 can be suggested as
Square Rank Test (SRT). The Score Test of Gupta and Ma, Likelihood Ratio
Test of Nairy and Rao, and the Score Test have given much worse results
compared to others tests. In a relatively small sample size, Non-Central t Test
(MOT) as k increases; the test results get closer to nominal α values and
become consistent. In all k cases, as the sample size for all tests, experimental I.
type error value get closer to α value. Whereas in the case of k=2, even when
the sample size is 100, the value elicited from KRT and SGM tests keep being
distant from α value. As the k value increases, it is apparent to observe the bad
vii
results in Wald Test. In the cases where sample size is less than 30, it is not
likely to observe any betterment in results of Likelihood Ratio Test of Nairy and
Rao, Likelihood Ratio Test of Gupta and Ma, in all values of k. As α and k
values increase, WTT and MAO continue to produce good results; the
betterment in the results of MT can be clearly seen. It can be observed that
when the sample size increases, there is betterment in the results. In all cases of
k, the tests whose results are not getting any better despite the increase in k are
SGM, SNR, and KRT tests. The research conducted in terms of comparing the
power of the test, SGM, SNR, and KRT have revealed the worst scores. Hence,
it would be more suitable to use alternative tests instead of these ones. For
instance, in the event that the k number of coefficient variables is different from
each other, OGM and ONM give quite good results. When some of the k
number of coefficient variables is equal to each other, in WT test the power of
the test is higher. The results that can be reached is that if few of the k number
of coefficient variables is different, the use of the test WT can be suggested.
Even when the sample size is big enough (n=50 and 100) it has been observed
that the results of KRT are worse than those of the other tests. The results
elicited from the comparisons used in this research concerning the power of the
test overlap with the statistical theory
Methods used for identifying the influential observations in regression analysis and their comparison
No full textRegresyon analizinde etkili gözlem ve/veya gözlemler, EKK yöntemi ile hesaplanan tahmin değerlerinin değişmesinde önemli derecede etkili olabilir. Tahmin değerleri üzerindeki bu etkiler modelin açıklanabilirliğini azalttığı için, veride yer alan etkili gözlem ve/veya gözlemlerin tespit edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada etkili gözlem ve/veya gözlemlerin tespitinde kullanılan Cook Uzaklığı, DFFITS, S ve M tanı istatistikleri incelenmiştir. Bu tanı istatistikleri bir etkili gözlem veya iki etkili gözlem içeren veride, bu gözlem ve gözlem grubunu etkili gözlem olarak saptama oranı bakımından karşılaştırılmıştır.Influential observation and/or observations in regression analysis may have significant impact on the alteration of the MLS (Method of Least Squares) estimates. Since these effects upon the estimates reduce the accuracy and efficiency of the model, detecting the influential observation and/or observations in a dataset matters to a great extent. In this study Cook Distance, DFFITS, S and M diagnostic statistics have been reviewed. The mentioned identification statistics have been compared with regards to their extent to which they can assign influential observation and/or observations in a dataset consisting of one or two influential observations
COMPARISON OF THE DIAGNOSTIC METHODS USED FOR DETECTING INFLUENTIAL OBSERVATIONS IN MULTIPLE REGRESSION
No full textRegresyonda etkili gözlem ve gözlem grupları, tahmin deİerlerinde önemli
derecede farklılaşmalara neden olabilir. Bu farklılamalar modelin
açıklanabilirliğini azalttığı için verideki etkili gözlem veya gözlem gruplarının
saptanması regresyon analizinin verimliliği açısından önemlidir. Bu çalımada
etkili gözlem ve gözlem gruplarının saptanması için kullanılan DFFITS,
DFBETAS, COVRATIO, Cook Uzaklıİı, S tanı istatistikleri ve grafik yöntemi
incelenmitir. Bu yöntemler etkili bir gözlem veya iki gözlemden oluan etkili
bir gözlem grubu içeren veride bu gözlem ve gözlem grubunu etkili gözlem
olarak saptama oranı bakımından karılatırılmıtır.In regression, an influential observation and influential sets would cause
noticeable differentiations on fitted values. Since these differentiations decrease
explainable of model, detecting the influential observation or the influential sets
in data is important for efficiency of regression analysis. In this study DFFITS,
DFBETAS, COVRATIO, Cook Distance, S statistics and graphical technique
used for detecting influential observation or influential sets are examined. These
methods are compared with regard to ratios of detecting influential observation
and influential set in data which includes an influential observation or
influential sets
DAMICO ONE-SAMPLE TEST FOR GOODNESS OF FIT AND A COMPARISON WITH OTHER GOODNESS OF FIT TESTS
No full textBu çalısmanın amacı uyum iyiligi için Damico Tek-Örnek Testini tanıtmak
ve bu testin diger uyum iyiligi testleri ile karsılastırmasını yapmaktır. Bu
kapsamda, ilk olarak Uyum İyiligi Testi ile ilgili çalısmalara deginilmistir.
İkinci bölümde Ki-Kare Uyum İyiligi Testi, Kolmogorov-Smirnov Uyum
İyiligi Testi, Lilliefors Uyum İyiligi Testi, Uyum İyiligi için Anderson-
Darling' in D Testi ve Watson' ın 2
n U Testi kısaca tanıtılmıstır. Uyum
İyiligi için Damico Tek-Örnek Testi üçüncü bölümde ayrıntılı biçimde
açıklanmıstır. Son bölümde ise bir simülasyon çalısması ile Damico' nun
A testi ve ikinci bölümdeki testlerin bazıları için gerçekte dogru olan 0 H
hipotezini red etme oranı ve gerçekte yanlıs olan 0 H hipotezini red etme
oranı bakımından karsılastırmalar yapılmıstır.
Sonuç olarak, Damico' nun A testi hem gerçekte dogru olan 0 H
hipotezini red etme oranı hem de gerçekte yanlıs olan 0 H hipotezini red etme oranı bakımından birçok durumda diger testlerden biraz daha iyi sonuçlar vermistir.
izmir gundem
komik videolar
cizgi film izle
cizgi film
3d oyunlar
oyunlar
The purpose of this study is to introduce Damico One-Sample Test for
Goodness of Fit and compare it with other Goodness of Fit tests. In this
scope, firstly, studies about Goodness of Fit tests are mentioned.
Secondly, Chi-Square Goodness of Fit test, Kolmogorov-Smirnov
Goodness of Fit Test, Lilliefors Goodness of Fit Test, Anderson-Darling's
D Test and Watson's 2
n U Test for Goodness of Fit are discussed briefly.
Damico One-Sample Test for Goodness of Fit is discussed throughly in
the third section. In the last part, Damico's A Test and some other tests
from the second part are compared with a simulation study with respect
to the reject rates for null hypothesis when it true and the reject rates for
the null hypothesis when it false. As a result, Damico's A test gives beter results than other tests with
respect to both reject rates for null hypothesis that is true and reject rates for the null hypothesis that is false in many situations
A test statistic proposal for u shaped alternatives and comparisons
No full textİkiden fazla bağımsız örneklerin seçildiği yığınların konum parametrelerinin eşitliği ile ilgili yokluk hipotezinin testi için kullanılan parametrik test tek faktörlü varyans analizi olarak bilinen F testidir. Bazı durumlarda eldeki mevcut verinin yapısı U biçimli alternatiflere uygun olabilir. Bu alternatifler için Abebe - Singh test istatistiğini önermişlerdir. Bu çalışmada U Biçimli Alternatifler için Wilcoxon işaretli sıra sayıları test istatistiğine dayalı yeni bir test istatistiği önerilmiştir. Önerilen test istatistiği ve Abebe - Singh test istatistiği ile aynı veri üzerinde sayısal bir örnek yapılmıştır. Bu iki test istatistiği farklı parametreli üstel, weibull ve normal dağılımdan rastgele sayılar üretilerek deneysel I. tip hata ve testin gücü değerleri bakımından kıyaslanmıştır.One-way analysis of variance is used to compare means of two or more samples and known as F test. Sometimes, the data structure is appropriate for U-Shaped Alternatives. Abebe - Singh test statistic is proposed for this alternatives. In this study, a new test statistic is proposed for U-Shaped Alternatives which is based on Wilcoxon Signed Ranks Test. A numerical example is made with same data for both proposed test statistic and Abebe - Singh test statistic. Afterwards these test statistics are compared according to their empirical type I error rates and power of by generating random numbers from exponential, weibull and normal distribution and normal distribution with different parametres
Interval Estımatıon Based On Robust Estımators For The Dıfference Of Two Independent Populatıon Varıances
No full textRasgele deneylerde deney ve kontrol gruplarının ortalamaları arasındaki farkın yanısıra varyanslar arasındaki farkın incelenmesi de analiz sonuçlarını yorumlamada faydalı olabilir. Normal dağılımlı yığınların varyansının tahmininde yansız örnek varyansı tahmin edicisi kullanılır. Normal dağılımlı olmayan yığınların varyansının tahmininde ise örnek varyansı tahmin edicisinin sağlam istatistik özelliği göstermediği ve bu tahmin edici ile elde edilen güven aralıklarının kapsama olasılıklarının nominal güven düzeyinden oldukça düşük olduğu bilinir. Böyle durumlarda yığın varyansının tahmini için sağlam tahmin edicilerin kullanılması gerekir. Bu çalışmada normal dağılımlı olmayan iki yığının varyanslarının farkının tahmini için sağlam tahmin edicilere dayalı güven aralığı yöntemleri önerilmiştir. Bu güven aralıkları aynı simülasyon koşulları altında kapsama olasılığı ve ortalama aralık genişliği bakımından karşılaştırılmıştır. Bu tahmin ediciler Winsorized ve Budanmış varyans, ikili uzaklıklara, ikili uzaklıkların medyanına ve medyandan mutlak sapmaların medyanına dayalı olarak elde edilen örnek varyansı tahmin edicileridir. Yapılan simülasyon çalışmasında ilk olarak bu tahmin edicilerin dağılım biçimleri belirlenmeye çalışılmıştır. Daha sonra normal dağılımlı olmayan iki yığının varyanslarının farkı için bu tahmin edicilere dayalı güven aralıkları, kapsama olasılıkları ve ortalama aralık genişlikleri bakımından karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasına göre bu tahmin ediciler ile elde edilen güven aralıklarının kapsama olasılıklarının tüm durumlarda nominal güven düzeyine çok yakın oldukları belirlenmiştir. Buna karşın nominal güven düzeyleri aynı iken, Budanmış Ortalamaya dayalı örnek varyansı tahmin edicisi (trimmed varyans) ile elde edilen ortalama aralık genişliklerinin diğer tahmin ediciler ile elde edilen ortalama aralık genişliklerine göre daha dar olduğu görülmüştür. En geniş ortalama aralık genişliklerinin ise medyandan mutlak sapmaların medyanına dayalı örnek varyansı tahmin edicisi ile elde edildiği belirlenmiştir. Ayrıca I. Tip hata farklı olsa da bu sonuçların aynı olduğu saptanmıştır.In random experiments, most analyses are based on interpretation of the difference between the means of experiment and control groups. Therefore, studying the difference between the variances of the experiment and control groups may also be useful in interpreting the analysis results. In estimation of variances of normal populations, sample variance estimator is used. It is known that sample variance estimator does not display robust statistics features in the estimation of nonnormal population variance and the coverage probabilities of the confidence intervals obtained with this estimator have much lower values compared to the nominal confidence interval. In such cases, it is necessary to use robust estimators for estimation of population variance. In this study, it was proposed that confidence interval methods based on robust estimators were used to estimate the difference of variances of two nonnormal populations. This confidence intervals were compared in terms of coverage probabilities and average length widths under same simulation conditions. These estimators are Winsorized and Trimmed variances. In addition, they are sample variance estimators based on binary distances, median of binary distances and median of the absolute deviations from the median. Firstly, the distributions of estimators were determined with the simulation study. Therefore, confidence intervals based on this estimators for the difference of the variances of two nonnormally populations were compared in terms of coverage probabilities and average interval widths. According to simulation study, it was determined that the coverage probabilities of confidence intervals based on the estimators were very close to the nominal confidence level in any case. However, it was seen that the average interval widths of confidence intervals obtained with sample variance estimator based on Trimmed Mean were narrower compared to the average interval widths of confidence intervals obtained with other sample variance estimators. The largest average interval widths were obtained with estimator based on median of the absolute deviations from the median. In addition, it was determined that these results were the same when the Type I error was different
Parameter estımatıon methods, proposals and theır comparısons ın nonlınear regressıon models
No full textBu çalışmada parametre tahmin yaklaşımlarında temel olan en küçük kareler yöntemine ve birçok başka parametre tahmin yöntemi için bir yol gösterici olan
ağırlıklandırılmış en küçük kareler yöntemine değinilmiştir. Ayrıca en çok olabilirlik tahmini ve bunun bir modifikasyonu olan yarı olabilirlik yöntemi
tanıtılmıştır. Sağlam tahmin ediciler ele alınarak bu yöntemlerin geliştirilme nedenlerine değinilmiştir. Sonra parametre tahmini amacıyla Tvrdik ve
diğerlerinin geliştirmiş olduğu stokastik yöntem tanıtılmıştır. Diğer yandan yapılan çalışmalar doğrultusunda bazı noktalar farkedilmiş ve bunların üzerine fikir ve görüşler geliştirilerek önerilerde bulunulmuştur. Gauss-Newton temelli algoritmaların bir çatı altında toplanabildiği gösterilmiş ve sonuçlar
genelleştirilerek bir öneride bulunulmuştur. Ayrıca Gauss-Newton tabanlı algoritmalardan farklı olarak stokastik araştırma stratejisine dayanan bir yöntem önerilmiştir. Birkaç süreç tasarlanıp simülasyon aracılığı ile veriler üretilmiş ve uygulama amacıyla bu çalışmada değinilen yöntemler ve yaklaşımlar kullanılarak parametre tahminleri yapılıp standart hataları bulunarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemler ile bulunan parametre tahminlerinin oldukça az sapmalı ve küçük standart hatalı oldukları
görülmüştür.In this study, the least squares method of the parameter estimation approaches and the weighted least squares method, which is a guiding method for many
other parameter estimation metho ds, have been referred to. Moreover, the maximum likelihood estimation and the quasi likelihood method, which is a
modified version of the maximum likelihood estimation has been introduced. By addressing robust estimators, the reasons for developing these methods have been mentioned in the study. Than, the stochastic method, which is developed by Tvrdik et al., has been introduced for parameter estimation. On the other
hand, certain points have been realized, whereas some theories and opinions developed as well as some suggestions were made on the approaches. It was
shown that algorithms based on Gauss-Newton can be grouped together and a suggestion was made via generalizing the results. Besides, a method based on
stochastic search algorithm has been offered as distinct from Gauss-Newton based algorithms. A few processes have been designed and data has been
gathered via simulation; moreover, the results of the parameter estimation and standard errors have been identified and were compared by using the methods
and approaches mentioned in this study for application. It was found that the proposed methods and parameter estimations that were found were slightly
biased and with small standard error
Two New Approaches For Detectıon Of Influentıal Observatıons In Multıple Regressıon
No full textÇoklu Doğrusal Regresyonda veri kümesinde yer alan etkili gözlem(ler), model parametrelerinin En Küçük Kareler tahmin değerlerinde önemli derecede farklılaşmalara neden olur. Ayrıca bu gözlemler, tahmin edicilerin varyanslarının tahmin değerinin büyümesine de neden olabilirler. Buna dayalı olarak istatistiksel çıkarsamaların sonuçları anlamsız olabilir. Bu dikkate değer farklılaşmalar modelin açıklanabilirliğini azalttığı için veri kümesindeki etkili gözlem veya etkili gözlem gruplarının saptanması regresyon analizinin verimliliği açısından önemlidir. Bu çalışmanın birinci bölümünde çoklu doğrusal regresyon analizinde etkili gözlemleri saptamanın önemi ve literatürde bu konuyla ilgili yapılan çalışmalardan bahsedilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde, çoklu doğrusal regresyon modeli, kaldıraç değeri, artıkların türleri, etki eğrisi ve etki eğrisinin örnek uyarlamaları gibi temel kavramlar verilmiştir. Sonra üçüncü bölümde etkili gözlemlerin saptanması için literatürde yer alan bazı tanı yöntemleri tanıtılmıştır. Dördüncü ve beşinci bölümlerde sırasıyla etkili gözlemlerin saptanması için örnek etki eğrisine dayalı bir grafiksel yöntem ve Biplot yöntemine dayalı bir grafiksel yöntem önerisi verilmiştir. Klasik tanı yöntemleri ile önerilen iki grafik yöntemine ilişkin bir uygulama ise altıncı bölümde yer almaktadır. Yedinci bölümde klasik tanı yöntemleri ve önerilen iki grafik yöntemini karşılaştırmak için simülasyon çalışması verilmiştir. Çalışmanın son bölümünde ise sonuç ve öneriler sunulmuştur.Influential observations in data cause some significant differentiation on Least Square Estimations of model parameters in multiple linear regression. These observations would also cause increasing in the variances of estimations. Therefore, results of statistical inferences would be insignificant. Since these notable differentiations decrease the explicable of the model, the detection of the influential observation or the influential groups in data is important for the efficiency of regression analysis. The importance of detecting influential observations and some studies about these topics in literature are referred in the first section of this study. Some basic concepts as multiple linear regression model, leverage value, some types of residuals, influence curve and its sample versions are given in the second section of the study. Then some diagnostic methods in order to detect influential observations in literature are demonstrated in the third section. In the fourth and fifth sections a graphical method based on sample influence curve and a graphical method based on Biplot method are proposed to detect influential observations respectively. Two applications of classical methods and the two graphical methods proposed in this study are included in the sixth section. In the seventh section a simulation study is given in order to compare the classical diagnostics and the two graphical methods in this study. At the end of this study, conclusion and recommendations are presented
MODIFIED t TESTS FOR POSITIVELY SKEWED DISTRIBUTIONS AND COMPARISONS
No full textBu çalışmanın amacı, sağa çarpık dağılımlardan çekilen örnekler ile yığın
ortalamasına ilişkin yokluk hipotezlerini test etmek için kullanılan Chen' in
Testi' ni tanıtmak ve diğer testler ile karşılaştırmaktır. Bu bağlamda, öncelikle,
daha önceki çalışmalara değinilmiştir. İkinci bölümde, Student t Testi, Johnson'
ın Düzeltilmiş Karesel t Testi, Johnson' ın Düzeltilmiş Doğrusal t Testi, Sutton'
ın Bileşik Testi (Sutton'ın Karar Kuralı) ve Chen' in Testi tanıtılmıştır. Üçüncü
bölümde, simülasyon çalışmasında kullanılan sağa çarpık dağılımlar ve deney
tasarımı hakkında bilgi verilmiştir. Bu dağılımlar, Üstel dağılım, Gamma
dağılımı, Ki-Kare dağılımı, Lognormal dağılım, Weibull dağılımı ve Beta
dağılımıdır. Dördüncü bölümde, herbir dağılımdan belirli sayıda çekilen
örnekler ile, her bir test için gerçekte doğru olan yokluk hipotezini red etme
(deneysel 1. tip hata) oranları ve gerçekte yanlış olan yokluk hipotezini red etme
(testin gücü) oranları hesaplanmıştır. Deneysel 1. tip hata oranları nominal 
ile ve deneysel testin gücü oranları da birbirleriyle karşılaştırılmıştır.
Simülasyon çalışmaları sonucunda, bazı durumlarda, deneysel 1. tip hata
oranları bakımından Sutton' ın Bileşik Testi (Sutton'ın Karar Kuralı), Chen' in
Testi ile yakın sonuçlar vermiştir. Diğer taraftan, Chen' in Testi' nin diğer
testlerden daha güçlü bir test olduğu tespit edilmiştir.
v
Örnek çapı biraz arttırıldığında, Chen' in Testi' ne ilişkin deneysel 1. tip hata
oranlarının, Sutton' ın Bileşik Testi' ne ilişkin deneysel 1. tip hata oranlarına
göre nominal  ' ya daha yakın olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç olarak, Chen' in Testi hem gerçekte doğru olan yokluk hipotezini red
etme (deneysel 1. tip hata) oranları hem de gerçekte yanlış olan yokluk
hipotezini red etme (testin gücü) oranları bakımından diğer testlerden daha iyi
sonuçlar vermiştir.The aim of this study is to introduce Chen' s Test for testing the null hypotheses
of population mean with drawn samples from positively skewed distributions
and to compare it with other tests. In this context, firstly, prior studies are
mentioned. In the second section, Student t Test, Johnson's Modified Square t
Test, Johnson's Modified Linear t Test, Sutton' s Composite Test (Sutton' s
Decision Rule) and Chen' s Test are discussed. In the third section, it is
informed concerning positively skewed distributions and experiment design
which are used in the simulation study. These distributions are Exponential
distribution, Gamma distribution, Chi-Square distribution, Lognormal
distribution, Weibull distribution and Beta distribution. In the fourth section,
by drawing stated samples from each distribution, for each test, the reject
(experimental type I error) rates for null hypothesis which is actually true and
the reject (power of the test) rates for null hypothesis which is actually false are
calculated. Experimental type I error rates are compared with nominal  and
experimental power of the test rates are compared with each other.
At the end of simulation study, in some situations, Sutton' s Composite Test
(Sutton' s Decision Rule) with respect to experimental type I error rates gives
close results with Chen' s Test. Otherwise, it is determined that Chen' s Test is
more powerful than other tests.
vii
When sample size is increased a few, it is determined that experimental type I
error rates concerning Chen' s Test are more close to nominal  than
experimental type I error rates concerning Sutton' s Composite Test .
As a result, Chen' s Test gives better results than other tests with respect to both
reject (experimental type I error) rates for null hypothesis which is actually
true and the reject (power of the test) rates for null hypothesis which is actually
false
- …
