Geri Dön

Autoregressive models: Statistical inference and applications

Otoregresif modeller: İstatistiksel çıkarsama ve uygulamalar

  1. Tez No: 119429
  2. Yazar: ÖZLEM TÜRKER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: En Çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, En Küçük Kareler Tahmin Edicileri, Uyarlanmış En çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, Otoregresyon, Sağlamlık, Normal Olmayan Dağılımlar. VI, Normal olmayan dağılım, Tahmin ediciler, Maximum Likelihood Estimators (MLE), Least Squares Estimators (LSE), Modified Likelihood Estimators (MMLE), Autoregression, Robustness, Non-normality. IV, Nonnormality distribution, Estimators
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz OTOREGRESİF MODELLER: İSTATİSTİKSEL ÇIKARSAMA VE UYGULAMALARI Türker, Özlem Doktora, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ayşen Akkaya Haziran 2002, 1 8 1 sayfa Otoregresif model Y^Y^n + OCXt-^Xt.O + et (l<t<n) işletme ve ekonominin yanısıra tarım, biyoloji ve biomedikal alanlarında birçok uygulamaya sahiptir. En önemli problem 8(j) parametresi sebebiyle doğrusal olmayan bu modelin bilinmeyen parametrelerinin, u, 5, § ve a (a2 bağımsız ve benzer dağılıma sahip hata teriminin, et, varyansı), tahminidir. Bu konuda yapılmış çalışmaların çoğu normal dağılımvarsayımına dayanmaktadır. Oysa normal olmayan dağılımlara pratikte daha çok rastlanmaya başlanılmıştır. Uyarlanmış en çok olabilirlik metodunun uygulanması modeli normal olmayan hata terimli durumlara da açık hale getirmiştir. Bu çalışmanın amacı, normal dağılım varsayımının geçersiz olduğu durumlardaki metodolojiyi birden fazla bağımsız bilgi kaynağı olduğu durumlara genellemek ve parametre vektörünün tüm kaynaklar için değişip değişmediğini test edicek sağlam ve etkin test istatistikleri geliştirmektir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AUTOREGRESSIVE MODELS: STATISTICAL INFERENCE AND APPLICATIONS Türker, Özlem Ph. D., Department of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ayşen Akkaya June 2002, 181 pages The autoregressive model Yt - + Ym = ji + 8 (5Q - * X,,,) + e» (l<t<n) has many applications in agricultural, biological and biomedical sciences besides business and economics. Since the model is non-linear due to the parameter 5(|), it has not been easy to estimate the unknown parameters \x, 5, (j) and a, a2 being the variance of the iid innovations st. Most of the literature on this topic has hinged on the assumption of iiinormality. However, there is now a realization that non-normal distributions occur so frequently in practice. By the use of the modified likelihood methodology, the model has been opened up to non-normal innovations. The aim of this study is to extend the methodology under non-normality to various independent sources of information and to develop robust and efficient statistics for testing whether the parameter vector remains the same from one source to another.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    608228

    Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

    Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu

    BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tez No

    732795

    Dam break induced flood analysis by soft computing techniques

    Yumuşak hesaplama teknikleri ile baraj yıkılması kaynaklı taşkın analizi

    HALİD AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR

  3. Tez No

    462868

    Melez tip-1 bulanık zaman serisi fonksiyonları yaklaşımları: Borsa verilerinde uygulama

    Hybrid type-1 fuzzy time series functions approaches: The application in stock exchanges

    ALİ ZAFER DALAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU

  4. Tez No

    996564

    Derin öğrenme ve istatistiksel modellerle operasyonel rüzgar enerjisi tahmini: Batman içinn LSTM, ANN ve ARIMA uygulaması

    Operational wind energy forecasting using deep learning and statistical models: An application of LSTM, ANN and ARIMA for Batman

    İLAYDA KELKİTLİ BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KEMAL KAYMAK

  5. Tez No

    890930

    Yoğun boylamsal verilerin toplandığı ölçme desenleri için yapısal eşitlik kuramı temelli dinamik faktör analizi

    Structural equation theory based dynamic factor analysis for measurement designs with intensive longitudinal data collection

    ÖZGÜL SU ÖZENİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLÜFER KAHRAMAN

Geri Dön