Geri Dön

Identification of periodic autoregressive moving-average (Parma) models

Periyodik otoregresif haraketli ortalamalar modellerinin belirlenmesi

  1. Tez No: 143136
  2. Yazar: BURÇİN AKGÜN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. TAYLAN ULA, PROF.DR. ÖZTAŞ AYHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: PARMA Süreci, Periyodik Süreç, Belirlenme, Otokorelasyon Fonksiyonu, Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu, En Küçük Kareler Tahmini, PARMA Process, Periodic Process, Identification, Autocorrelation Function, Partial Autocorrelation Function, Least Squares Estimation
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Bu tezde, Periyodik Otoregresif Hareketü-Ortalarnalar (PARMA) süreçlerinin periyodik olarak değişen derecelerinin belirlenmesi esas olarak çalışılmıştır. PARMA sürecinin değişken derecelerinin belirlenmesi, iyi bilinen Box- Jenkins tekniklerinin mevsimsel bir usule genelleştirilmesiyle gerçekleştirilmiştir. Yalnızca periyodik hareketli-ortalamalar (PMA) ve periyodik otoregresif (PAR) modellerinin belirlenmesi dikkate alınmıştır. PARMA model belirlenmesi için, ARMA modellerindeki karşılıklarıyla aynı rolü üstlenen Periyodik Otokorelasyon Fonksiyonu (PeACF) ve Periyodik Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu (PePACF) kullanılmıştır.Model belirlemesini iyileştirmek amacıyla uygulanan parametre tahmini için, PAR modellerine uygulanabilir olan koşullu en küçük kareler tahmini metodu kullanılmıştır. Modelde bir hareketlt-ortalamalar (MA) kısmı bulunduğunda tahmin çok kompleks ve zor bir hale gelmekte ve tatminkar olmayan sonuçlar verebilmektedir. Bu problemi çözmek için, PMA süreci izleyen mevsimler makul dereceli PAR süreçlerine dönüştürülerek modellenmeye çalışılmıştır. Uygunluk incelenmesi, tahmin edilen modelden oluşan artık değerler aracılığıyla, sebep ve metotları açıklanarak yapılmıştır. Çalışmanın son kısmı, aylık ortalama su akımlarından oluşan iki mevsimsel hidrolojik zaman serisinin analizi aracılığıyla belirlenme tekniklerinin uygulanmasını göstermektedir. Bu amaçla, özel olarak PARMA model belirlenmesi için bilgisayar programlan geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, identification of periodically varying orders of univariate Periodic Autoregressive Moving-Average (PARMA) processes is mainly studied. The identification of the varying orders of PARMA process is carried out by generalizing the well-known Box-Jenkins techniques to a seasonwise manner. The identification of pure periodic moving-average (PMA) and pure periodic autoregressive (PAR) models are considered only. For PARMA model identification, the Periodic Autocorrelation Function (PeACF) and Periodic Partial Autocorrelation Function (PePACF), which play the same role as their ARMA counterparts, are employed.For parameter estimation, which is considered only to refine model identification, the conditional least squares estimation (LSE) method is used which is applicable to PAR models. Estimation becomes very complicated, difficult and may give unsatisfactory results when a moving-average (MA) component exists in the model. On account of overcoming this difficulty, seasons following PMA processes are tried to be modeled as PAR processes with reasonable orders in order to employ LSE. Diagnostic checking, through residuals of the fitted model, is also performed stating its reasons and methods. The last part of the study demonstrates application of identification techniques through analysis of two seasonal hydrologic time series, which consist of average monthly streamflows. For this purpose, computer programs were developed specialty for PARMA model identification.

Benzer Tezler

  1. Analysis and development of statistical properties of periodic autoregressive moving average processes

    Periyodik otoregresif hareketli ortalamalar süreçlerinin istatistiksel özelliklerinin analizi ve geliştirilmesi

    ABDULLAH AHMED SMADİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYLAN ULA

  2. Mühendislik yapılarındaki dinamik davranışların jeodezik ölçmelerle belirlenmesi

    Determining the dynamical behaviors of engineering structures by geodetic measurements

    HEDİYE ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN GÜLAL

  3. Stochastic model of mean annual runoff of Çoruh river at gauging station 2316

    Çoruh nehri üzerinde 2316 nolu istasyonun yıllık ortalama akımlarının stokastik modellemesi

    SEMİH KARAKILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. NURİ MERZİ

  4. Trafik kazalarının mekansal analizinde kullanılacak bir yazılımın geliştirilmesi

    Development of a software application for spatial analysis of traffic accidents

    HASAN KORKUT ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KÜRŞAT ÇUBUK

  5. Coupling a water balance model with a groundwater flow model and its application on Ergene Basin

    Su bütçesi modeli ile yeraltı suyu akım modelinin bağlanması ve Ergene Havzasında uygulaması

    EMMANUEL RUKUNDO

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DOĞAN