Geri Dön

Devingen doğrusal modeller ve bayesci öngörüler üzerine bir çalışma

A Study on dynamic linear models and bayenran forecasting

  1. Tez No: 47174
  2. Yazar: F.GÜL ERGÜN (ÇAKMAK)
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İNAL CEYHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 182

Özet

IV ÖZET Durum-konum modelleri ile Bayesci yaklaşımın bir araya getirildiği devingen doğrusal modeller, zaman serüerinin modellenmesinde kullanılmaktadır. Normal dağılım varsayımına dayalı olan bu modellerde, durumlar üzerindeki bilgilerin yenilenmesi Kalman filtresi ile sağlanmaktadır. Normal dağılımlı olmayan serilerin devingen doğrusal modeller ile modellenmesi analitik olarak olası değildir ve bu nedenle, devingen doğrusal modellerin öteki dağılımları da içerecek şekilde genelleştirilmesi gerekmektedir. Çalışmada, Poisson, ikiterimli, negatif ikiterimli, üstel, gamma ve Weibull dağılımlı gözlemler için devingen modeller kurulmuş; öngörü ve sonsal dağılımlar, sayısal çözümlemelere gerek duyulmaksızın elde edilmiştir. Elde edilen modellerin uygulanabilir olduklarım göstermek amacıyla Poisson-gamma, ikiterimli-beta ve üstel-gamma devingen modelleri benzetim verileri kullanılarak uygulanmıştır. Bu uygulamalarda, durgun güç model ölçüüerinin sağlandığı ve durgun güç değeri sıfıra yakın olan modellerin daha başarılı oldukları görülmüştür. Ayrıca, durum değişkenine ilişkin sonsal ortalamaların aykırı değer ve düzey değişimlerine tepkileri incelendiğinde, en uygun modellerin yine durgun güç değeri sıfıra yalan modeller olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışmada son olarak, devingen doğrusal modeller aykırı değer varlığında incelenmiş ve Kalman filtresinden elde edilen sağlam olmayan sonuçların düzeltilmesine yönelik bir öneri getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Dynamic linear models in which state-space models and Bayesian approach are brought together have been used for modeling of time series. In these models which are based on normal assumption, updating information on states are provided by Kalman filter. Modeling of non-normal distributed series by dynamic linear models is not analytically tractable and for this reason it is needed to generalize dynamic linear models for other distributions. In this study, dynamic models were built for Poisson, binom, negative binom, exponential, gamma and Weibull distributed observations. Forecast and posterior distributions from the models were obtained to be in closed forms. To show the applicability of these models, Poisson-gamma, binom-beta and exponential-gamma dynamic models were applied by using simulated data. It was found that steady power model criteria were satisfied and the models with steady power values close to zero provided better results. The response of the mean values of the state variables for outlier and step changes were also investigated. It was concluded that the most suitable models were again the ones with steady power values close to zero. Finally dynamic linear models were investigated in the existence of outliers and a proposal was developed to correct unrobust results of Kalman filter.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    377852

    A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach

    Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım

    BAHADIR ÇAKMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİR ÖCAL

  2. Tez No

    15520

    Isolated word recognition using time-delay neural networks

    Zaman gecikmeli nöron ağları kullanılarak ayrık sözcük tanıma

    ALP ALİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NEŞE YALABIK

  3. Tez No

    33722

    Doğrusal devingen dizgelere ilişkin gramian denetlenebilirlik ve gramian gözlenebilirlik matrislerinin Taylor ve Chebyshev yaklaşıklıklarıyla tanısı

    Başlık çevirisi yok

    SAADETTİN AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. OSMAN TONYALI

  4. Tez No

    23508

    Identification of nonlinear dynamical systems using multilayer perceptrons

    Doğrusal olamayan devingen düzgelerin çok tabakalı algılayıcılar kullanılarak tanıyımı

    TANSEL VOYVODAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  5. Tez No

    2668

    Doğrusal zamanla değişen dizgelerde durum denetlenebilirliği ve gözlenebilirliği

    State controllability and observability of linear time variant systems

    SADETTİN AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN TONYALI

Geri Dön