Markov zinciri Monte Carlo yönteminin dinamik doğrusal modellere uygulanması
An application of Markov chain Monte Carlo method to dynamic linear models
- Tez No: 346033
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA GÜL ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Dinamik Doğrusal Modeller, Bayesci Tahmin, Kalman Filtresi, İleriye Doğru Filtreleme Geriye Doğru Örnekleme, Gibbs Örneklemesi, dlm, Kalman filtre, Dynamic Linear Models, Bayesian Inference, Kalman Filtering, Forward Filtering Backward Sampling, Gibbs Sampling, dlm, Kalman filter
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, üç farklı dinamik doğrusal modelin R programında dlm paketi kullanılarak işletimiyle ilgilidir. Bu modeller: durgun model, doğrusal büyüme modeli ve mevsimsel etkili ikinci dereceden polinomiyal yapıda bir bileşik modeldir. Tez çalışmasında ençok olabilirlik yöntemi, ileriye doğru filtreleme geriye doğru örnekleme algoritması ve/veya Gibbs örneklemesi yöntemi incelenen her bir modele uygulanmıştır. İlk iki model için benzetim verileri kullanılmış; bileşik model için ise, Türkiye Geçinme Endeksi (Ücretliler) serisi ele alınmıştır. Tez çalışmasında, bilinmeyen varyans bileşenlerinin tahminlerinin yanı sıra Kalman filtresi sonuçları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study deals with implementing three different types of dynamic linear models using dlm package in R. These models are the steady model, the linear growth model and the combined model as a second order polynomial model with a seasonal effect. Several methods such as maximum likelihood, forward filtering backward sampling and/or Gibbs sampling are applied for each model considered in the study. Datasets are generated for the first two models; Turkey Cost of Living Index (Wage Earners) series is used for the combined model. The estimations of the unknown variance components besides, the Kalman filter results are obtained in the study.
Benzer Tezler
- Estimating climate extremes for Turkey and its region
Türkiye ve bölgesi için iklim uç değer istatistiklerinin kestirimi
YELİZ YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. H. NÜZHET DALFES
- A probabilistic dynamic security assessment of large power systems using artificial neural networks
Büyük güç sistemlerinin yapay sinir ağları kullanarak olasılıksal dinamik güvenliğinin değerlendirilmesi
SEVDA JAFARZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Markov chain Monte Carlo Algorithm for Bayesian Policy Search
Bayes Politika Arama için Markov Zinciri Monte Carlo Algoritması
VAHID TAVAKOL AGHAEI
Doktora
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AHMET ONAT
DR. SİNAN YILDIRIM
- Inventory optimization under process flexibility assumptions using approximate dynamic programming approaches
Süreç esnekliği varsayımları altında benzetimsel dinamik programlama yaklaşımlarıyla envanter optimizasyonu
MUSTAFA ÇİMEN
Doktora
İngilizce
2014
İşletmeLancaster Unıversıtyİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVIN GLAZEBROOK
DR. CHRISTOPHER KIRKBRIDE
