Bayesci yaklaşımda eşlenik aileleri önseli ile jeffreys önselinin karşılaştırılması
Comparison of conjugate families' prior and jeffreys' prior in bayesian aproach
Yazar: ASLI GÜNER
Danışman: DOÇ. DR. HASAN KIVANÇ AKSOY
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Talep tahmini, ürün veya hizmet talebinin miktarını kestirme sürecidir. Talep tahmini, 
genel anlamda, belirli bir zaman aralığı ile sınırlandırılır. İşletmelerin talep tahminini 
kullanma sebeplerinden biri satış fiyatını belirlemeye yardımcı olmasıdır. Talep tahmininin 
yaygın kullanımının diğer bir sebebi, üretim miktarı ve uygun envanter seviyesinin kontrolüne 
yardımcı olmasıdır. Talep tahmini, bir parametrik dağılımın, ortalama, varyans ve/veya diğer 
parametrelerinin istatistiksel tahmini sonucu elde edilir. Gözlenemeyen kayıp satışların 
olması halinde, parametre tahminleri, talebin gözlemlenemeyen kısımların açıklamasını 
yapmak için gereğine uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır. Bu tezde; tekstil sektörüne ait
gözlemlenemeyen kayıp satış adetlerinin belirlenebilmesi için Bayesci yaklaşımdan 
faydalanılmıştır. Bayesci yaklaşımda elde edilen yeni bilgi, daha önce var olan bilgi ile 
entegre edilerek güncellenir. Bu noktada önsel bilgi (dağılım fonksiyonu) geçmiş veriye 
ve/veya karar vericinin süreçle ilgili parametre hakkındaki kişisel görüşüne karşılık
gelmektedir. Buna bağlı sonuç kararı veya sonsal dağılım, ilgilenilen belirsiz parametre 
hakkındaki tüm bilginin toplam sonucudur. Önerilen Bayesci yaklaşım, 1997-2013 yıllarına
ait aylık kadın kıyafeti satış adedine ilişkin veri üzerinde uygulanmıştır. Bu veriye ait sonsal 
dağılımın parametrelerini elde etmek için biri Eşlenik Aileleri Önseli, diğeri önsel bilgiye ait 
bilginin olmadığı Jeffreys Önseli olmak üzere iki yaklaşım kullanılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Eşlenik Aileleri, Jeffreys Önseli, Bayesci Bilgi Güncelleme, Talep 
Tahmini.

Abstract:
Demand estimation is a process that comes up with an estimate of the amount of 
demand for a product or service. The estimate of demand is typically confined to a particular 
period of time. One of the reasons that companies use demand estimation is to assist with 
pricing. Another reason that demand estimation is commonly used is so that it can help with 
production amount and controlling the serviceable inventory level. Demand estimation 
derived from a parametric distribution requires statistical estimation of its mean and variance 
or other parameters. In the case of unobserved lost sales, the parameter estimates must be 
adjusted appropriately to account for the unobserved component of demand. In this thesis to 
cope with the observable lost sales in the textile sector we utilize the Bayesian approach. In 
Bayesian analysis the new information is combined with the previously available information. 
At this point the prior information (distribution) corresponds to the historical data or the 
subjective thought of the decision maker about the random parameter of the involved process. 
The consequential decision or inferential statement (posterior distribution) pooled all 
available information about the uncertain parameter of the interest. The proposed Bayesian 
approach is applied to women clothing monthly sales data between the years 1997 to 2013. 
To obtain the posterior distribution parameters we utilized two approaches; conjugate
families' priors and Jeffreys' priors where the lack of information about the priors.
Key Words: Conjugate Families, Jeffreys's Prior, Bayesian Information Update, 
Demand Estimation.