Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
580652		An integrated regression-bootstrap sampling scheduling method for probabilistic duration range estimation of construction projects / İnşaat projelerinin olasılıksal süre aralığının belirlenmesi için entegre regresyon-bootstrap örnekleme programlama yöntemi Yazar:ÖZGÜR BARIŞ Danışman: PROF. DR. RİFAT SÖNMEZ Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2019 106 s.
İnşaat projelerinde toplam sürenin tahmini, maliyetleri ve projenin başarısını doğrudan etkilediği için önemlidir. Ayrıca, gecikme riskleri de, gecikme cezalarının ve ek maliyetlerin olasılığını da değerlendirmek için süre tahminleriyle birlikte belirlenebilir. Bu nedenle, süre aralığı tahmininin doğruluğu inşaat sektöründe çok önemlidir. Bu tez, proje sürelerinin inşaat projeleri için olasılıkları ile belirlenmesi amacıyla parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemini ve regresyon analizini entegre bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yaklaşım, inşaat projesinin süresinin aralık tahminini ve bu aralık değerlerine karşılık gelen olasılığı sağlamak için hem regresyon hem de olasılıksal yöntemleri birleştirmektedir. Parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemi, regresyon analizine entegre edildiğinde verilerin olasılık dağılımları ve korelasyonları hakkında varsayım gerektirmediği için, Monte Carlo Simülasyon yöntemi gibi klasik simülasyon yöntemleriyle veya Program Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) gibi olasılıksal yöntemlerle karşılaştırıldığında aralık tahmini için avantajlara sahiptir. Dahası, önerilen entegre regresyon-bootstrap örnekleme planlama yönteminin, verimliliği etkileyen faktörleri hesaba katmak için kullanılan regresyon analizi ve faaliyetlerin dağılım varsayımları ile korelasyonları gerekmeksizin orijinal numuneyi yeniden örnekleyerek numune büyüklüğünü arttıran parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemi ile geleneksel yöntemlerden daha doğru sonuçlar vermesi beklenmektedir. Yeni entegre regresyon-bootstrap örnekleme zamanlama yönteminin avantajlarını ve doğruluğunu ortaya çıkarmak için, yeni yöntem iki örnek olay incelemesiyle geleneksel zamanlama risk değerlendirme modelleriyle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar, önerilen yöntemin, inşaat projelerinin zamanlama risklerinin gerçekçi bir şekilde değerlendirilmesi için yeterli proje süresi aralığını sağlayan, parametrik olmayan pratik bir yaklaşım sunduğunu ortaya koymaktadır.
The estimation of project duration is important in construction projects, since it directly affects the costs and the success of the projects. Schedule risks can be determined along with the duration estimations in order to assess the possibility of delay penalties and additional costs. Therefore, the accuracy of the estimation of project duration range is very crucial in construction industry to assess the schedule risks. This thesis presents an integrated approach of non-parametric bootstrap sampling method and regression analysis in order to determine the project duration ranges with their probabilities for construction projects. This approach combines both the regression and probabilistic methods in order to provide the range estimation of construction project's duration with its corresponding probability. The non-parametric bootstrap sampling method, when integrated with the regression analysis, has advantages for range estimation purposes when compared to classical simulation methods such as Monte Carlo Simulation method or probabilistic methods such as Program Evaluation and Review Technique (PERT), since it requires no assumptions regarding the probability distributions and correlations of the input data. Moreover, the proposed integrated regression-bootstrap sampling scheduling method is expected to provide more accurate results than the traditional methods due to regression analysis, which is used to take the effecting factors of the productivity into account and non-parametric bootstrap sampling method, which increases the sample size by resampling the original sample without requiring any assumptions of distributions and correlations of the activities. To expose the advantages and accuracy of the new integrated regression-bootstrap sampling scheduling method, the new method is compared with the traditional probabilistic scheduling methods through two case studies. The comparisons reveal that the proposed method presents a practical non-parametric approach that provides adequate project duration range for realistic evaluation of schedule risks of construction projects.