Elemanları Arasında Mekansal Korelasyon Olan Elektrik İletim Ağlarının Çok Boyutlu Tehlike Altındaki Güvenirliği

Iletisim, gaz, su, enerji iletim ve dagıtım ve ulasım sebekeleri genis cografi alanlara yayılmıs baglasımlı sistemlerdir. Bu sebekeler güzergahları olusturan elemanlardan mütesekkildir. Benzer topografya, zemin kosulları ve aynı iklim özelliklerinden kaynaklanan çevresel yüklere maruz kalma nedenleri ile bu elemanların davranısları arasında olusacak korelasyonun dikkate alınması ve sayısallastırılması gerekir. Bu nedenle de sistem elemanları arasındaki mesafe ile orantılı mekânsal korelasyon önemli olacaktır. Bu arastırmanın ana amacı, çoklu tehlikeye (sismik yük, buzlanma, rüzgar basıncı, eskime-yıpranma) maruz elektrik iletim sistemlerinin güvenirliginin, özellikle mekânsal korelasyonun modellenmesi ve sayısallastırılması üzerinde durularak incelenmesi ve gelistirilecek mekânsal korelasyon modelinin kolayca kullanılabilecek bir formatta olmasıdır. Bu baglamda, rassal alan kuramının baslıca prensipleri uygulanmıstır ve dalgalanma ölçegi de mekânsal korelasyonun sayısallastırılmasında kullanılmıstır. Önerilen yöntemin uygulaması gerçek verilere dayanan bir örnek çalısma ile gösterilmistir

Stochastic modeling of earthquake occurrences and estimation of seismic hazard: random field approach

Ph.D. - Doctoral Progra

Robust estimation and hypothesis testing under short-tailedness and inliers

Estimation and hypothesis testing based on normal samples censored in the middle are developed and shown to be remarkably efficient and robust to symmetric short-tailed distributions and to inliers in a sample. This negates the perception that sample mean and variance are the best robust estimators in such situations (Tiku, 1980; Dunnett, 1982)

Robust pairwise multiple comparisons under short-tailed symmetric distributions

In one-way ANOVA, most of the pairwise multiple comparison procedures depend on normality assumption of errors. In practice, errors have non-normal distributions so frequently. Therefore, it is very important to develop robust estimators of location and the associated variance under non-normality. In this paper, we consider the estimation of one-way ANOVA model parameters to make pairwise multiple comparisons under short-tailed symmetric (STS) distribution. The classical least squares method is neither efficient nor robust and maximum likelihood estimation technique is problematic in this situation. Modified maximum likelihood (MML) estimation technique gives the opportunity to estimate model parameters in closed forms under non-normal distributions. Hence, the use of MML estimators in the test statistic is proposed for pairwise multiple comparisons under STS distribution. The efficiency and power comparisons of the test statistic based on sample mean, trimmed mean, wave and MML estimators are given and the robustness of the test obtained using these estimators under plausible alternatives and inlier model are examined. It is demonstrated that the test statistic based on MML estimators is efficient and robust and the corresponding test is more powerful and having smallest Type I error

Estimating parameters in autoregressive models in non-normal situations: Asymmetric innovations

The estimation of coefficients in a simple autoregressive model is considered in a supposedly difficult situation where the innovations have an asymmetric distribution. Two distributions, gamma and generalized logistic, are considered for illustration. Closed form estimators are obtained and shown to be efficient and robust. Efficiencies of least squares estimators are evaluated and shown to be very low. This work is an extension of that of Tiku, Wong and Bian [1] who give solutions for a simple AR(I) mode