A Monte Carlo simulation study on partially adaptive estimators of linear regression models

Kantar, Yeliz Mert; Usta, İlhan; Acıtaş, Şükrü

doi:10.1080/02664763.2010.516389

Cited by 9 publications

(2 citation statements)

References 45 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bu çalışmalar Türkiye'nin farklı bölgelerini dikkate alırken, [8] kuzey-batı İran şehirlerinin, [9] Malezyada Kudat ve Labuan'nın, [10] İtalya'nın Liguria bölgesinin, [11] Ruanda'nın, Weibull ve/veya Rayleigh dağılımlarına dayalı rüzgar hızı özelliklerini ve rüzgar enerjisi potansiyelini araştırmıştır. Weibull'un bu kadar yaygın çalışılması, dağılımın şekil ve ölçek parametrelerini hesaplamak için çeşitli yöntemlerin geliştirilmesine sebep olmuştur [12][13][14][15][16][17][18][19]. En küçük kareler, en çok olabilirlik ve moment yöntemleri Weibull dağılımının parametrelerini tahmin etmede kullanılan en yaygın metotlardır.…”

Section: Introductionunclassified

Farkli Olasilik Yoğunluk Fonksi̇yonlari Kullanarak Rüzgar Gücü Potansi̇yeli̇ni̇n Tahmi̇ni̇

Usta¹,

Kantar²

2016

deufmd

View full text Add to dashboard Cite

ÖZSürekli rassal değişken olarak kabul edilen rüzgâr hızı istatistiksel dağılımlarla karakterize edilir ve ortalama rüzgâr gücü tahminleri yapılır. Weibull dağılımı rüzgar enerjisi alanında kabul edilmiş dağılımdır. Ancak Weibull dağılımının doğa da karşılaşılan tüm rüzgar tiplerini modelleyemediği bilimsel çalışmalar yardımıyla bilinmektedir. Bu çalışmada, Weibull, Rayleigh, Log-normal, Gamma, Genelleşmiş Gamma dağılımları ve daha önce enerji alanında kullanılmamış olan Nakagami dağılımının performası çeşitli kriterler yardımıyla değerlendirilmiştir. Türkiye'nin farklı bölgelerinde ölçülen rüzgar hızı verileri üzerinde ele alınan dağılımların performansları araştırılmış, yapılan analizlerin sonucu olarak Nakagami dağılımının performasının yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Böylece, Nakagami dağılımının rüzgar enerjisi alanında alternatif bir dağılım olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.Anahtar Kelimeler: Rüzgar hızı, Nakagami dağılımı, rüzgar hızı dağılımları, model seçim kriterleri.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Farkli Olasilik Yoğunluk Fonksi̇yonlari Kullanarak Rüzgar Gücü Potansi̇yeli̇ni̇n Tahmi̇ni̇

Usta¹,

Kantar²

2016

deufmd

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Thus, it is important to have objective criteria to inform the chosen method over other alternatives. A common approach to select the best method is the Monte Carlo simulation by using appropriate criteria: bias and mean squared error (MSE) [25]. In this section, the performance of the WLSE with the proposed weights is evaluated by means of a simulation study.…”

Section: Monte Carlo Simulationmentioning

confidence: 99%

Estimating Variances in Weighted Least-Squares Estimation of Distributional Parameters

Kantar

2016

MCA

View full text Add to dashboard Cite

Many estimation methods have been proposed for the parameters of statistical distribution. The least squares estimation method, based on a regression model or probability plot, is frequently used by practitioners since its implementation procedure is extremely simple in complete and censoring data cases. However, in the procedure, heteroscedasticity is present in the used regression model and, thus, the weighted least squares estimation or alternative methods should be used. This study proposes an alternative method for the estimation of variance, based on a dependent variable generated via simulation, in order to estimate distributional parameters using the weighted least squares method. In the estimation procedure, the variances or weights are expressed as a function of the rank of the data point in the sample. The considered weighted estimation method is evaluated for the shape parameter of the log-logistic and Weibull distributions via a simulation study. It is found that the considered weighted estimation method shows better performance than the maximum likelihood, least-squares, and certain other alternative estimation approaches in terms of mean square error for most of the considered sample sizes. In addition, a real-life example from hydrology is provided to demonstrate the performance of the considered method.

show abstract

Ridge-Type MML Estimator in the Linear Regression Model

Acıtaş

Şenoğlu

2018

Iran J Sci Technol Trans Sci

View full text Add to dashboard Cite

A Monte Carlo simulation study on partially adaptive estimators of linear regression models

Cited by 9 publications

References 45 publications

Farkli Olasilik Yoğunluk Fonksi̇yonlari Kullanarak Rüzgar Gücü Potansi̇yeli̇ni̇n Tahmi̇ni̇

Farkli Olasilik Yoğunluk Fonksi̇yonlari Kullanarak Rüzgar Gücü Potansi̇yeli̇ni̇n Tahmi̇ni̇

Estimating Variances in Weighted Least-Squares Estimation of Distributional Parameters

Ridge-Type MML Estimator in the Linear Regression Model

Contact Info

Product

Resources

About