Identification techniques for mixed autoregressive-moving average processes
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 28732
- Danışmanlar: PROF. DR. TAYLAN ULA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Otoregresyon Hareketli Ortalamalar Süreçleri, Teşhis, Corner Metodu, R Dizini, S Dizini, Genelleştirilmiş Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu. Bilim Dalx, Corner yöntemi, Model belirleme, Otokorelasyon, Teşhis teknikleri ve prosedürleri, Zaman serileri analizi, Autoregressive Moving Average Processes, Identification, Corner Method, R Array, S Array, Generalized Partial Autocorrelation Function, Model determination, Autocorrelation, Diagnostic techniques and procedures, Time series analysis
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ KARMA OTOREGRESYON - HAREKETLİ ORTALAMALAR SÜREÇLERİ İÇİN TEŞHİS TEKNİKLERİ ÇATANA, Meltem Gülsün Yüksek Lisans Tezi, istatistik Anabilim Dalı Tez Yöneticisi : Prof.Dr. Taylan ULA Temmuz, 1993, 111 sayfa Karma otoregresyon - hareketli ortalamalar süreçleri, ARMA(p,q), için p ve q derecelerinin teşhisi, zaman serileri analizinde önemli ve zor bir safhadır. Bu çalışmanin başlıca amacı karma ARMA(p,q) modelleri için teşhis tekniklerini incelemektir. Bir çok teknik arasından, Corner metodu, R ve S dizinleri metodu ve genelleştirilmiş kısmi otokorelasyon fonksiyonu (GPAF) metodu sunulmuş ve incelenmiştir. Akaike 'nin bilgi kriteri (AIC), model teşhisi için değil fakat sadece olası modeller arasından en iyi modeli seçmekte yardımcı olması için kullanılmıştır. Metotlar çeşitli uygulamalarla gösterilmiş ve karşılaştırılmıştır. Teorik otokorelasyonlarla ve üretilen verilerden elde edilen örnek otokorelasyonlarıyla yapılanuygulamalar sunulmuştur. Bu metotların uygun modele ulaşmada veya en azından mümkün modellerin sayısını azaltmada yardımcı oldukları görülmektedir. Metotların karşılaştırılması Corner metodunun en iyi sonuçları verdiğini göstermektedir. Örnekleme büyüklüğü, hata varyansı ve hata dağılımının sonuçlar üzerindeki etkileri de gösterilmiştir. Sonuçlar metotların örnekleme büyüklüğüne karşı duyarlı fakat hata varyansı ve hata dağılımına karşı o kadar duyarlı olmadığını göstermektedir. Bu çalışmada sunulan yaklaşımlar için bilgisayar programları geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT IDENTIFICATION TECHNIQUES FOR MIXED AUTOREGRESSIVE - MOVING AVERAGE PROCESSES ÇATANA, Meltem Gülsün M.S. in Statistics Supervisor: Prof.Dr. Taylan ULA July, 1993, 111 pages The identification of the degrees p and q of mixed autoregressive - moving average processes, ARMA(p,q), is an important and difficult step in time series analysis. The main objective of this study is to analyze identification techniques for mixed ARMA(p.q) processes. Among various techniques, the Corner method, the R and S array method, and the generalized partial autocorrelation function (GPAF) method are presented and discussed. The Akaike's information criterion (AIC) is used not to identify a model but just to help to choose the best model among various possible models. iiiThe methods are illustrated and compared through various applications. Examples with theoretical autacorrelations, and with sample autocorrelations obtained from simulated data are given. It is seen that these methods help to reach the appropriate model or at least to reduce the number of possible models, The comparison of the methods shows that the Corner method is giving the best results. The effects of sample size, white noise variance and white noise distribution on the results are also illustrated. The results of the examples show that the methods are sensitive to sample size but not so sensitive to white noise variance and white noise distribution. Computer programs are developed for the approaches presented in this study.
Benzer Tezler
- Radyoaktif izleme tekniği ile karışım zamanı tayini
Determination of mixing time by using radiotracer technique
ADEM YURTSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERİL TUĞRUL
- Tekstil endüstrisi boyama atıksularının karakterizasyonu ve biyolojik arıtılabilirliği
Characterization and biological treatability of textile dyeing wastewaters
BERNA YAPRAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATOŞ GERMİRLİ BABUNA
- Balıkesir-Balya yöresi kurşun-çinko tesis artıklarının değerlendirilmesi
Beneficiation of Balya lead and zinc tailings
GÜLAY BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. ZEKİ DOĞAN