تا ثیر انواع مختلف نقاط پرت بر مدل

Authors

رحیم چینی پرداز

rahim chinipardaz department of statistics, shahid chamran university, ahvaz, iranگروه امار، دانشگاه شهید چمران اهواز هدی کامرانفر

hoda kamranfar department of statistics, shahid chamran university, ahvaz, iranگروه امار، دانشگاه شهید چمران اهواز

abstract

در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) garch را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با حضور نقطه پرت و سری زمانی که از تفاضل باقیمانده­ها با حضور نقطه پرت و بدون آن­ها به دست می­آید، مورد بررسی قرار گرفته و تاثیرات آن­ها در نمودارها نشان داده شده است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

تا ثیر انواع مختلف نقاط پرت بر مدل

  در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) GARCH را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با ...

full text

تشخیص نقاط پرت در مدل رگرسیونی لیو

در حضور هم خطی با ناپایدار بودن برآورد کمترین توان های دوم پارامترها، انتظار می رود که باقیمانده ها هم ناپایدار باشند و در این صورت ممکن است که یک باقیمانده بزرگ از برازش کمترین توان های دوم نمایان گر یک مشاهده پرت نباشد و برعکس. در این صورت لزوم بررسی نقاط پرت هنگامی که از روش های معمول برآورد غیر از کمترین توان های دوم از جمله برآوردگر لیو استفاده می شود ضروری به نظر می رسد. در این مقاله با ا...

full text

تشخیص نقاط پرت در مدل رگرسیونی لیو

در حضور هم خطی با ناپایدار بودن برآورد کمترین توان های دوم پارامترها، انتظار می رود که باقیمانده ها هم ناپایدار باشند و در این صورت ممکن است که یک باقیمانده بزرگ از برازش کمترین توان های دوم نمایان گر یک مشاهده پرت نباشد و برعکس. در این صورت لزوم بررسی نقاط پرت هنگامی که از روش های معمول برآورد غیر از کمترین توان های دوم از جمله برآوردگر لیو استفاده می شود ضروری به نظر می رسد. در این مقاله با ا...

full text

تا ثیر دوزهای مختلف کلوفیبرات در ایکتر نوزادی

  سابقه و هدف: مطالعه حاضر با هدف بررسی اثر دوز کم و متوسط کلوفیبرات در ایکتر نوزادی انجام شد.   مواد و روش ‌ ها: در این مطالعه کارآزمایی بالینی با کد اخلاق1234، 132 نوزاد ترم با ایکتر غیر مستقیم غیرهمولیتیک، به 3 گروه تقسیم شدند: در گروه کنترل فقط از فتوتراپی استفاده شد، در گروه کلوفیبرات با دوز کم علاوه بر فتوتراپی کلوفیبرات خوراکی (25 mg/kg) و در گروه کلوفیبرات با دوز زیاد فتوتراپی و کلوفیبر...

full text

تشخیص نقاط پرت در مدل های arma

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آمدن مشاهداتی مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات در سر ی های زمانی، سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این پایان نامه ابتدا روش آزمون دنباله ای را برای پیدا کردن نقاط پرت جمع پذیر و نوساز در مدل های arma به کار می بریم. ...

برسی نقاط پرت در مدل های garch

بسیاری از سری های زمانی در عمل تحت تاثیر رویدادهای خارجی نظیر:اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتیجه ی این پیشامدهای بازدارنده که نقاط پرت نامیده می شوند، ظهور مشاهدات تصنعی است که با سایر مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در مدل های garch مورد بررسی قرار گرفته و جهت شناسایی نقاط پرت، اثرات آن ها در تعیین مدل...

15 صفحه اول

My Resources

Save resource for easier access later


Journal title:
مجله علوم آماری

جلد ۳، شماره ۱، صفحات ۳۱-۴۶

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023