Autoregressive models: Statistical inference and applications
Otoregresif modeller: İstatistiksel çıkarsama ve uygulamalar
- Tez No: 119429
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: En Çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, En Küçük Kareler Tahmin Edicileri, Uyarlanmış En çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, Otoregresyon, Sağlamlık, Normal Olmayan Dağılımlar. VI, Normal olmayan dağılım, Tahmin ediciler, Maximum Likelihood Estimators (MLE), Least Squares Estimators (LSE), Modified Likelihood Estimators (MMLE), Autoregression, Robustness, Non-normality. IV, Nonnormality distribution, Estimators
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz OTOREGRESİF MODELLER: İSTATİSTİKSEL ÇIKARSAMA VE UYGULAMALARI Türker, Özlem Doktora, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ayşen Akkaya Haziran 2002, 1 8 1 sayfa Otoregresif model Y^Y^n + OCXt-^Xt.O + et (l<t<n) işletme ve ekonominin yanısıra tarım, biyoloji ve biomedikal alanlarında birçok uygulamaya sahiptir. En önemli problem 8(j) parametresi sebebiyle doğrusal olmayan bu modelin bilinmeyen parametrelerinin, u, 5, § ve a (a2 bağımsız ve benzer dağılıma sahip hata teriminin, et, varyansı), tahminidir. Bu konuda yapılmış çalışmaların çoğu normal dağılımvarsayımına dayanmaktadır. Oysa normal olmayan dağılımlara pratikte daha çok rastlanmaya başlanılmıştır. Uyarlanmış en çok olabilirlik metodunun uygulanması modeli normal olmayan hata terimli durumlara da açık hale getirmiştir. Bu çalışmanın amacı, normal dağılım varsayımının geçersiz olduğu durumlardaki metodolojiyi birden fazla bağımsız bilgi kaynağı olduğu durumlara genellemek ve parametre vektörünün tüm kaynaklar için değişip değişmediğini test edicek sağlam ve etkin test istatistikleri geliştirmektir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AUTOREGRESSIVE MODELS: STATISTICAL INFERENCE AND APPLICATIONS Türker, Özlem Ph. D., Department of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ayşen Akkaya June 2002, 181 pages The autoregressive model Yt - + Ym = ji + 8 (5Q - * X,,,) + e» (l<t<n) has many applications in agricultural, biological and biomedical sciences besides business and economics. Since the model is non-linear due to the parameter 5(|), it has not been easy to estimate the unknown parameters \x, 5, (j) and a, a2 being the variance of the iid innovations st. Most of the literature on this topic has hinged on the assumption of iiinormality. However, there is now a realization that non-normal distributions occur so frequently in practice. By the use of the modified likelihood methodology, the model has been opened up to non-normal innovations. The aim of this study is to extend the methodology under non-normality to various independent sources of information and to develop robust and efficient statistics for testing whether the parameter vector remains the same from one source to another.
Benzer Tezler
- Bir benzinli motorun türbülanslı akış alanlarının incelenmesi
The Investigation of the turblent flow fields in the motored S.1. engine
AHMET ERDİL
Doktora
Türkçe
1997
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Hareketli ortalamalarla bütünleştirilmiş otoregresif süreçler (arıma) ve bazı iktisadi zaman serilerine uygulanması
Autoregressive integrated moving average models and applications on economic time series
EBRU ÖZGÜR
- Generation of rainfall using disaggregation models
Parçalara ayırma modelleri kullanılarak yağış miktarı üretilmesi
ALİ İHSAN MARTI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UYGUR ŞENDİL
- Evaluation and modeling of streamflow data: Entropy medhod, autoregressive models with asymetric innovations and artificial neural networks
Akım verilerinin değerlendirilmesi ve modellenmesi: entropi metodu, simetrik olmayan hata terimli otoregressif modeller ve yapay sinir ağları
NERMİN ŞARLAK
Doktora
İngilizce
2005
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN