Effects of different parameter estimators to error rate in discriminant analysis

Authors : Hayrinisa DEMİRCİ BİÇER, Cenker BİÇER

Pages : 1609-1616

Doi:10.16984/saufenbilder.333936

View : 16 | Download : 4

Publication Date : 2018-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Diskriminant analizi, özellikleri ölçülen bir birimi, bilinen sonlu sayıdaki kitlelerden birine sınıflandıran istatistiksel bir teknik olarak tanımlanır. Bu sınıflandırma işleminde, birim kendi kitlesinden farklı kitleye sınıflandırıldığında bir hata meydana gelir. Bu hata, hata oranı veya yanlış sınıflandırma olasılığı olarak adlandırılır. Arzu edilen bu hatayı minimum yapmaktır. Bu çalışmada Weibull dağılımlı kitlelerde parametrelerin bilinmediği durumda, minumum hata oranıyla atama yapan parametre tahmin yönteminin belirlenmesi üzerinde durulmaktadır. Parametre tahmin yöntemlerinden; en çok olabilirlik insert ignore into journalissuearticles values(ML);, moment insert ignore into journalissuearticles values(MOM); ve en küçük kareler insert ignore into journalissuearticles values(LS); yöntemi seçilmiştir. Simülasyon çalışması ile hata olasılığının ML, MOM ve LS parametre tahmin edicilerinden nasıl etkilendiği incelenmiştir.
Keywords : optimal sınıflandırma, Weibull dağılımı, hata oranı, diskriminant analizi