A computational approach to detect inhomogeneities in time series data
Zaman serisinde kırılma noktalarını bulmak için hesaplamalı istatistik yaklaşımı
- Tez No: 473278
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL, PROF. DR. İNCİ BATMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Zaman serileri verisi için türdeşlik analizi önemli bir sorundur. Türdeş olmama durumunun ortalama değişimi, varyans değişimi, eğilim oluşumu, kademeli değişim, ani artış ve azalmalar gibi birçok kaynağı vardır. Zaman serisi uygulaması yapılan birçok alanda kırılma noktalarının tespiti herhangi bir analizden önce düşünülmelidir. Literatürdeki yöntemlerin güvenilir olmayan sonuçlara yol açabilecek çeşitli sakıncaları vardır. Bunlar normallik ya da bağımsızlık varsayımı ya da yüksek korelasyonlu referans serisi ihtiyacı gibi zaman serileri için anlamlı olmayan durumları içermektedir. Bu çalışmada, bir hesaplama yöntemi kullanılarak zaman serisinin türdeş olup olmadığını gösteren mutlak bir test önerilmiştir. Bunun için AR(1) modelleri için olabilirlik oran testi dikkate alınmış ve devamında hareketli blok özyükleme yöntemi kullanılarak serinin özellikle başında ve sonundaki ortalama artışı tespit edilmeye çalışılmıştır. İlgili test istatistiğini elde etmek için farklı örneklem büyüklüklerine ait kesin olabilirlik dikkate alınmış ve anlamlılık noktaları benzetim çalışmasıyla elde edilmiştir. Bu çalışmada ayrıca kırılma noktası tespiti için kullanılan bu yöntem için uygun blok uzunluğu önerilmiştir. Daha sonra, önerilen yöntem ve literatürdeki diğer yöntemler benzetim çalışmasıyla karşılaştırılmış ve gerçek veri setlerinde kullanılmıştır. Sonuç olarak önerilen yöntemin daha iyi sonuç verdiği bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Detection of possible inhomogeneity within a series is an important problem in time series data. There are many sources from which inhomogeneity can be originated such as mean shift, variance and trend change, gradual change, or sudden decrease or increase in time series. Since time series has many application areas, the detection of changepoints should be investigated before conducting any analysis. Available methods have certain drawbacks that may lead to unreliable inferences. These include the need of independent and identically distributed variables or normality assumption of observations whose validation may not be possible for dependent data or need of highly correlated reference series. In this thesis, a computational approach is proposed to obtain an absolute test to detect whether data is homogeneous or not. For this purpose, likelihood ratio test for mean shift for AR(1) models is considered and then, moving block bootstrap is used to detect the breakpoints especially close to the beginning or end of the series. In order to derive the related test statistic, exact likelihood is used and the critical values of the test statistic is obtained by a simulation study for different sample sizes and an appropriate length of blocks is suggested to detect changepoints. Then, the performance of the proposed method is compared with the best performing tests in the literature. The comparison study and real life applications reveal that the proposed method performs better than the methods in the literature.
Benzer Tezler
- Proline substitutions effect on the thermostable lov domain from Chloroflexus aggregans with a computational approach
Bilgisayar yaklaşımı ile Chloroflexus agregans'tan elde edilen termostabil lov domaın üzerindeki prolin ikamelerinin etkisi
CANSU GÜLBAHAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyoteknolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YILDIRIM
- Gemi yapılarının vibro-akustik yaklaşımı ile titreşim ve akustik açısından optimum hale getirilmesi
Acquiring vibrationally and acoustically optimum ship structure through the vibroacoustic methodology
MEHMET AVCU
Doktora
Türkçe
2018
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY
- Topics in signal processing: Applications in genomics and genetics
Başlık çevirisi yok
ABDÜLKADİR ELMAS
- Identifying isoform switches in breast cancer
Meme kanserinde izoform değişikliklerinin tanımlanması
ŞEVKİ ONUR HENDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA CAN
- A computational study of reconstruction algorithms for ultra-wideband electromagnetic pulse imaging in tissue
Dokuda ultra-genişbant elektromanyetik darbe görüntüleme için yeniden yapılandırma algoritmalarının hesaplamalı bir çalışması
EMİN ARGUN ORAL
Doktora
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNorthwestern UniversityElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAN V. SAHAKIAN