TEZ13076Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2018.Kaynakça (s. 141-150) var.XIX, 198 s. :_res. (bzs. rnk.), tablo ;_29 cm.Bu çalışmada kuyruk sisteminde işlem süresi herhangi bir bilinen teorik saf dağılıma uymadığı zaman, karma dağılım modeli ile temsil edilmesi konusu çalışılmıştır. Karma dağılım modelinin performansını belirleyebilmek için işlem süresinin normal karma dağılımlardan ve üstel karma dağılımlardan oluştuğu kuyruk sistemleri için incelenmiştir. Kuyruk sistemi analizi için parametre belirlenirken özellikle işlem süresi üzerinde durulmuştur. c 2 testi uygulanarak işlem süresi için istatistiksel dağılım modeli ve parametreleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bilinen herhangi bir teorik saf dağılıma uymadığı durumlarda ampirik dağılım oluşturulmuştur. Fakat ampirik dağılımı oluşturmak özellikle belirli aralıkta veri yığılması mevcutsa çok uzun sürdüğünden dolayı, bu veriler normal karma dağılım yaklaşımıyla temsil edilmeye çalışılmıştır. Veri setinin P-P, Q-Q grafikleri, Akaike ve Bayesian bilgi kriterleri yardımıyla bileşen sayısı belirlenmiştir. Beklenti-Maksimizasyon algoritması çalıştırılarak her bir bileşenin ortalama, standart sapma ve karma oranı hesaplanmıştır. Normal karma dağılım ve ampirik dağılım yaklaşımları ile hesaplanan kuyrukta bekleme süreleri teorik sonuçlar ile karşılaştırıp performansı değerlendirilmiştir.In this study, a mixture distribution model was used when the server time in the queuing system did not fit any known theoretical pure distribution. To determine the performance of the mixture distribution, normal mixture distributions and exponential mixture distributions model of the process time were used. Chisquare test was applied to estimate the statistical distribution and parameters for the server time. An empirical distribution was established when there was no known theoretical pure distribution. However, when the empirical distribution is used, the queuing system is tried to be represented by the normal mixture distribution approach. Because the empirical distribution takes a long time to produce, especially if there is a certain amount of data accumulation. The number of components has been determined with the aid of P-P, Q-Q plot, Akaike and Bayesian information criteria. After estimating the number of components, the mean, standard deviation, and mixture proportion parameter of each component were calculated using the Expectation-Maximization algorithm. The queuing times calculated by normal mixture distribution and empirical distribution approaches were compared with the theoretical results and their performance was evaluated
