Effects of different parameter estimators to error rate in discriminant analysis

Authors : Hayrinisa Demirci Biçer, Cenker Biçer

Pages : 1609-1616

Doi:10.16984/saufenbilder.333936

View : 27 | Download : 12

Publication Date : 2018-12-01

Article Type : Other

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 (ML), moment (MOM) ve en küçük kareler (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