Parametrik olmayan bootstrap yöntemine dayalı sıralı küme örneklemesi ile istatistiksel sonuç çıkarımı


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NURDAN YENİAY KOÇER

Danışman: YAPRAK ARZU ÖZDEMİR

Özet:

Örnek birimlerini ilgilenilen değişken bakımından ölçmenin emek, zaman ya da maliyet bakımından oldukça zor ya da maliyetli olduğu durumlarda Sıralı Küme Örneklemesi, Basit Tesadüfi Örneklemeye tercih edilen bir örnekleme tekniğidir. Sıralı küme örneklemesinde birimlerin sıralama hatasını en aza indirmek için uygulamada küçük örnek çapları ile çalışılması tercih edilir. Ancak, sıralı küme örneklemesi gibi küçük örnek çapları ile çalışılan durumlarda, istatistiğin dağılım bilgisinin elde edilebilmesi için büyük örnek çapları için tercih edilen asimptotik yöntemleri kullanmak güvenilir olmayacaktır. Bu nedenle, küçük örnek çaplarının kullanıldığı durumlarda, istatistiğe ilişkin dağılım bilgisinin elde edilmesinde, asimptotik yöntemler yerine bootstrap gibi yeniden örnekleme yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmada, sıralı küme örneklemesi altında parametrik olmayan bootstrap yöntemine dayalı olarak istatistiksel sonuç çıkarımlarından güven aralığı ve hipotez testi incelenmiştir. Tek grup yığın ortalamasına ilişkin güven aralığı için ele alınan bootstrap örnek seçim yöntemleri, hipotez testi için adapte edilmiştir. Bununla birlikte, iki yığın ortalama farkına ilişkin güven aralığı ve hipotez testi için bootstrap örnek seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Ayrıca, ikiden fazla grup olması durumunda hipotez testi için bootstrap örnek seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Tek grup, iki grup ve ikiden fazla grup için teorik olarak geliştirilen bu yöntemler altında Monte Carlo simülasyon yöntemi ile güven aralığı kapsama olasılıkları, güven aralığı genişlikleri, I. tip hata ve testin gücü değerleri elde edilmiştir. Elde edilen bu değerlerden yararlanarak bootstrap seçim yöntemlerinin performansları incelenmiştir