مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصا ب ها، ظهور جنگ ها، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آوردن مشاهدات مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح ، تغییر موقت در سری های زمانی چند متغیره مورد بررسی قرار گرفته اند. جهت شن...

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...

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 حض...

  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 ...

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. ...

گاهی در مطالعات آماری با داده هایی سر و کار داریم که مستقل از هم نیستند و وابستگی آنها ناشی از مکان و موقعیت آنهاست، این گونه داده ها را داده های فضایی می نامیم. در این پایان نامه برآنیم تا ویژگی های مدل arma فضایی و بعضی روشهای معروف پردازش تصویر بر اساس برآورد نیرومند پارامتر مدل های اتورگرسیو فضایی را توضیح دهیم. گاهی یک تصویر ممکن است به دلایل گوناگونی مخدوش و یا معیوب شود و ما علاقه مند به...

در این رساله به شناسایی داده‏های پرت جمع‏پذیر در سری های تلفیق یافته که در سال‏های اخیر توجه خاص بسیاری از آماردانان را به خود جلب کرده است، پرداخته شده است. ابتدا با به کار بردن تابع مداخله، اثر چهار نوع معمول نقطه ی پرت، 1) نقطه‏ی پرت نوساز، 2) نقطه‏ی پرت جمع‏پذیر، 3) تغییر سطح و 4) تغییر موقت، را در مدل سری زمانی sarima به عنوان یک حالت خاص مدل فصلی تلفیق یافته بررسی کرده و در ادامه سه روش ب...

در این تحقیق به تاثیر و شناسایی انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح، تغییر موقت در تعیین مدل و براورد پارامترهای سری زمانی چند متغیره پرداخته می شود. برای شناسایی انواع نقاط پرت در مدل سری های زمانی چند متغیره روش تکرار پانکراز و همکاران (2000) مورد توجه قرار می گیرد. سپس توانایی این روش نسبت به روش کلاسیک یک متغیره سری زمانی مورد بررسی قرار می گیرد. از آنجا که قیمت سکه تحت تاثیر قیمت جها...

عوامل مختلفی مانند خطاهای انسانی و دستگاهی، شرایط اندازه‌گیری و طبیعت جریان در شرایط یکتا ممکن است سبب بروز داده‌هایی شود که با الگوی نرمال جامعه آماری در تناقض باشند؛ به گونه‌ای که این گمان به وجود آید که با یک روند متفاوت تولید شده‌اند. در یک تعریف کلی به این نوع از داده‌ها، داده‌های غیرنرمال (پرت یا خارج از محدوده) گفته می‌شود. شناسایی داده‌های پرت از جنبه‌های مختلف دارای اهمیت بوده و منجر ب...

ماده آلی خاک به‌عنوان شاخصی کلیدی از درجه تخریب خاک‌ها و قابلیت ترسیب کربن در آن‌ها بوده و تعیین الگوی پراکنش مکانی آن در یک منطقه از اقدامات اساسی برای تدوین استراتژی‌های مؤثر مدیریت خاک و اکوسیستم محسوب می‌شود. در این خصوص، روش‌های زمین‌آماری مانند کریجینگ به‌طورگسترده‌ای به‌منظور تعیین الگوی پراکنش مکانی کربن آلی و سایر ویژگی‌های خاک به‌کار برده شده است. ویژگی‌های آماری داده‌های اولیه تأثیر ...