تشخیص و بررسی نقاط پرت در مدل های رگرسیون فازی

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...

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...

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. ...

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 ...

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...

تشخیص داده های پرت در روش منشأیابی رسوب