Alfa seri süreçlerde parametre tahmini

dc.contributor.advisorAydoğdu, Halil
dc.contributor.authorKara, Mahmut
dc.contributor.departmentİstatistiktr_TR
dc.date.accessioned2022-09-07T08:14:11Z
dc.date.available2022-09-07T08:14:11Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractStokastik modellemede sık kullanılan alfa seri süreçlerde parametre tahmin problemi ile karşılaşılmaktadır. Bir alfa seri süreçte ilk olayın gerçekleşme zamanının dağılım fonksiyonu F ile gösterilsin. Bu çalışmada F 'nin bilinmemesi durumunda alfa seri sürecin parametresi ve dağılımının ortalama ve varyansı için lineer regresyon yöntemi kullanılarak bazı parametrik olmayan tahmin ediciler verilir. Bu parametreler için F sırasıyla Weibull, gama ve lognormal dağılım fonksiyonu iken en çok olabilirlik ve uyarlanmış en çok olabilirlik yöntemi ile parametrik tahmin ediciler elde edilir. Bu tahmin edicilerin tutarlılık ve asimptotik normallik özellikleri incelenir. Ayrıca tahmin edicilerin işlerlikleri bir simülasyon çalışması ile değerlendirilir.tr_TR
dc.description.ozetAlpha series processes are commonly used in stochastic modelling and the parameter estimation problem is encountered in these processes. Let F denote the distribution function of the first occurrence time in an alpha series process. In this study, when F is unknown , some nonparametric estimators for the parameter of alpha series process and the mean and variance of F are given by the linear regression method. When the distribution function F is Weibull, gamma and lognormal respectively, parametric estimators are obtained with maximum likelihood and modified maximum likelihood methods for these parameters. The consistency and asymptotic normality properties are investigated. Furthermore, the performance of these estimators is evaluated by a simulation study.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12575/83910
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectAlfa seri sürecitr_TR
dc.titleAlfa seri süreçlerde parametre tahminitr_TR
dc.typedoctoralThesistr_TR

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
386220.pdf
Size:
1.57 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.62 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: