Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/17829
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKaya, Ahmet-
dc.date.accessioned2021-03-17T11:08:52Z-
dc.date.available2021-03-17T11:08:52Z-
dc.date.issued2003-
dc.identifier.citationKaya, A. (2003). "Zaman serilerinde sapan değer tarama süreçlerini modelleme ve performans analizi". Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 271-279.tr_TR
dc.identifier.issn1301-3386-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/17829-
dc.description.abstractSapan değerler, Parametre tahminlerinin yanlı olmasına neden olan, kişilerin, aletlerin hatalarından veya hatalı kullanımları ile oluşabilen ya da doğal rasgelelik sonucunda ortaya çıkabilen az sayıda gözlem değeridir. Geçmişte tanıma dayalı olarak tespit edilebilen sapan değerler, günümüzde özellikle ARIMA modellerde otokorelasyona dayalı yöntemler ile tespit edilmektedir. Bu çalışma zaman serilerinde, aynı anda test yöntemleri olarak bilinen LS (Least Square), M-H (Method of Huber-Type), M-B (Method of Bisquare-Type), GM-H (Method of Generalized Huber Type), GM-B (Method of Generalized Bisquare-Type) ve ITERATIVE (Ardışık) yöntemlerin performansları, sapan değer sayıları (1, 2 veya 3), ve sapan değer türleri (AO ve IO) özel seçimli, çok-etkenli (2x3x6) deney düzeni için tasarlanmış ve varyans analizi tekniği ile test edilmiştir. Araştırma sonucunda etkenler önemli bulunmuştur.tr_TR
dc.description.abstractInvestigated in this study which is called outliers have been regarded as the observations which are extremely different from the others in a sample one, two or more than two observations which effect the estimation and forecasting process in a great extent. The data used in this study were obtained from the simulation experiments performed on several time series model by Chang, Tiao and Chen The original simulation results were reorganized and remodeled under a suitable experimental design. Two different time series outliers types (AO, IO) in three different size (1, 2 or 3) and six different detection methods (LS, M-H, M-B, GM-H, GM-B and iterative) were arranged. The type of factorial design was that is 3 factors each has 1 levels and 1 factor at 3 levels each. The result of analysis of variance performed for this design indicated that the main effect except that of sensitivity coefficient were statistically significant.en_US
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectARIMAtr_TR
dc.subjectAOtr_TR
dc.subjectIOtr_TR
dc.subjectOutlieren_US
dc.subjectDetection methodsen_US
dc.subjectZaman serileritr_TR
dc.titleZaman serilerinde sapan değer tarama süreçlerini modelleme ve performans analizitr_TR
dc.title.alternativeModeling and performance analysis of deviating value scanning processes in time seriesen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.identifier.startpage271tr_TR
dc.identifier.endpage279tr_TR
dc.identifier.volume22tr_TR
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisitr_TR
Appears in Collections:2003 Cilt 22 Sayı 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
22_1_13.pdf64.66 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons