BAZI DAĞILIMLAR İÇİN SANSÜRLÜ ÖRNEKLEME MODELLERİNİN İNCELENMESİ

Abstract

Yaşam analizi, özellikle tıp, mühendislik ve sosyal bilimler gibi disiplinlerde önemli bir rol oynamakta olup, belirli bir olayın gerçekleşme zamanını inceleyen istatistiksel yöntemleri kapsar. Ancak sansürlü veri setleri, eksik veya gözlenemeyen bilgiler nedeniyle geleneksel analiz yöntemlerinin etkinliğini sınırlar. Bu çalışmada, parametrik yaklaşımlar kullanılarak sansürlü veriler için parametre tahminleri değerlendirilmiştir. Çalışmanın birinci bölümünde sansürlü veri durumunda dağılımların parametre tahmini ile ilgili literatür araştırması yapılmıştır. İkinci bölümünde temel tanım ve kavramlar ele alınmış, üçüncü bölümünde sansürleme hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde ise yaşam analizinde yaygın olarak kullanılan bazı dağılımların sansürlü veri durumunda parametre tahminleri detaylı olarak ele alınmıştır.

Survival analysis plays a crucial role in disciplines such as medicine, engineering, and social sciences, encompassing statistical methods that examine the timing of specific events. However, censored datasets limit the effectiveness of traditional analysis methods due to missing or unobserved information. In this study, parameter estimation for censored data is evaluated using parametric approaches. The first section of the study presents a literature review on parameter estimation for distributions in the context of censored data. The second section addresses the basic definitions and concepts, while the third section provides information about censoring. The final section discusses in detail the parameter estimation of commonly used distributions in survival analysis for censored data.