Bu makalede, log exponential-power dağılımının iki parametresini tahmin etmek için
çeşitli tahmin yöntemleri araştırılmıştır. En çok olabilirlik, kuantil, en küçük kareler,
ağırlıklandırılmış en küçük kareler, Anderson-Darling ve Cramer-von Mises tahmin yöntemleri
detaylı olarak incelenmiştir. Bu tahmin edicilerin performanslarını değerlendirmek için Monte
Carlo simülasyon deneyleri yapılmıştır. Ayrıca dört gerçek veri uygulaması gerçekleştirilmiş ve
tüm tahmin ediciler Kolmogorov-Smirnov istatistiği sonuçları sunulmuştur.
In this study, some estimation techniques are investigated to estimate two parameters of
the log exponential-power distribution. The maximum likelihood, quantile, least squares,
weighted least squares, Anderson-Darling, and Cramer-von Mises estimation methods are studied
in detail. The efficiency of these estimators is validated through Monte Carlo simulation
experiments. Also, four real data applications are performed and Kolmogorov-Smirnov statistic
results for all estimators are presented.
