Kopulalarla Maden Kaynak Kestirimi

This thesis basically includes mineral resource estimation for this purpose, kriging is method widely used in mining industry. But kriging has some disadvantages such as non-resistance of variogram to outlier values, smoothing of kriged estimate, unrealistic assumptions in the assessing uncertainty of estimated values. In this thesis, copula is suggested to avoid these problematic issues. Copulas are functions that exhibit relationship between for which marginal distributions are uniform. In this thesis, distance based copula functions are developed, effect of the number of neighboring data and nugget effect of the estimation is studied. The estimation of the mean value of the blocks by copulas is also investigated. Two case studies for estimation with copulas are presented for normally and log-normally distributed data set.Tez çalışması, temel olarak maden kaynak kestirimini içermektedir. Krigleme yöntemi bu amaçla endüstride sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bununla birlikte krigleme, variogramın aykırı değerlerden çok etkilenmesi, değişkenliğin düşük olduğu kestirim sonuçları üretmesi ve kestirim değerlerinin belirsizliğini değerlendirmede gerçekçi olmayan varsayımlar içermesi gibi dezavantajlara sahiptir. Tez çalışmasında bu dezavantajların giderilmesi yönünde kopula fonksiyonunun kullanılması öngörülmüştür. Kopula, marjinal dağılımları tek düze olan değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya koyan bir fonksiyondur. Tez çalışmasında uzaklığa bağlı kopula fonksiyonu geliştirilmiş, veri sayısı ve külçe etkisinin kestirim üzerine etkisi incelenmiştir. Ayrıca blokların ortalama değerlerinin kopula ile kestirimi araştırılmıştır. Normal ve log-normal dağılıma sahip veri kümeleri kullanılarak kopula ile kestirime ilişkin iki örnek çalışma yapılmıştır