Akgül, Fatma Gül2025-10-272025-10-272018https://hdl.handle.net/11494/6219In this paper, we consider the estimation for the parameters ofexponentiated reduced Kies (ERK) distribution using maximum likelihood (ML),least squares (LS), weighted least squares (WLS), Cramér-von Mises (CM), AndersonDarling (AD) and right-tail Anderson Darling (RAD) methods. The performances ofthe estimators are compared via Monte-Carlo simulation study for differentparameter settings and different sample sizes. Finally, a real data set is analyzed forthe implementation of the proposed methods.Bu makalede, exponentiated reduced Kies (ERK) dağılımının parametreleri en çok olabilirlik, en küçük kareler, ağırlıklandırılmış en küçük karaler, Cramér-von Mises, Anderson Darling ve sağ-kuyruklu Anderson Darling yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin edicilerin performansları farklı parametre değerleri ve farklı örneklemler boyutları için Monte-Carlo simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, önerilen yöntemlerin uygulanması için gerçek bir veri seti analiz edilmiştir.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessExponentiated reduced kies distributionParameter estimationMonte-Carlo simulationEfficiencyExponentiated reduced kies dağılımıParametre tahminiMonte-Carlo simülasyonuEtkinlikArticle2231209121610.19113/sdufenbed.498870