Birinci dereceden tam sayı değerli otoregresyon modellerinin incelenmesi
Analysis of first-order integer-valued autoregressive models
- Tez No: 895374
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM KADILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Poisson dağılımı genellikle tam sayı değerli otoregresyon modellerinde hataların dağılımı için kullanılır. Ancak, dağılımın ortalaması varyansına eşittir ve eşit yayılan seriler için uygundur. Gerçek tam sayı değerli zaman serileri genellikle aşırı veya yetersiz yayılmaktadır. Bu nedenle, literatürde Binom inceltmesine dayalı, farklı dağılımlara sahip hatalarla birçok birinci dereceden tam sayı değerli otoregresyon (INAR(1)) modelleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, tam sayı değerli zaman serilerinin modellenmesi için literatürde yer alan INAR(1) modelleri ayrıntılı olarak incelenmiştir. İncelenen modeller biri aşırı, diğeri yetersiz yayılım gösteren iki farklı gerçek tam sayı değerli zaman serisi üzerinde belirli kriterler ile karşılaştırılmış ve seriler için en uygun INAR(1) modelleri belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The Poisson distribution is often used for the distribution of errors in integer-valued autoregressive models. However, the mean of the distribution is equal to its variance and is suitable for equally distributed series. Real integer-valued time series are often over- or under-dispersion. Therefore, many first-order integer-valued autoregressive (INAR(1)) models based on binomial thinning with differently distributed errors have been developed in the literature. In this thesis, INAR(1) models in the literature for modeling integer-valued time series are examined in detail. The models are compared with certain criteria on two different real integer-valued time series, one of which is overdispersion and the other is underdispersion, and the most appropriate INAR(1) models are determined for the series.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Raman-induced solitons in optical potentials
Optik potansiyeller altında raman etkili solitonlar
MERVE KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NALAN ANTAR
- Zaman gecikmeli sistemler için yeni bir kesirli dereceli PI ve PD kontrolör tasarım metodu
A new design method of fractional order PI and PD controller for time delay systems
DORUKHAN ASTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜNEVVER MİNE ÖZYETKİN
- Kesir dereceli diferansiyelin doğrusal olmayan denetim yöntemlerine ve sinyal işleme tekniklerine uygulanması
Utilization of fractional order differentiation in nonlinear control methods and signal processing techniques
GÜRKAN KAVURAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELALEDDİN YEROĞLU
- Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation
Başlık çevirisi yok
UĞUR SIVAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ