Otoregresif (AR) modellerin istatistiksel analizi önemli bir çıkarım problemidir. Çoğu klasik yaklaşımlar, AR modelinin derecesinin belirlenmesinde ve parametrelerin tahmininde geniş olarak kullanılır. Bayesci yaklaşım da her iki amaç içinde kullanılabilir. Bu çalışmada AR modelinin derecesinin belirlenmesinde klasik yaklaşımlar kullanıldı ve Samsun bölgesindeki hava kirliliği verisi için gelecek değerleri tahmin etmede bilgi içermeyen önsellerin kullanımıyla Bayesci yaklaşım incelendi.
Statistical analysis of autoregressive (AR) models is an important inference problem. Most statistical approaches are widely used in determining the order of the AR model and prediction the parameters. The Bayesian approach can be used for both aim as well. In this study we use the classical approach in determining the order of the AR model and investigate the Bayesian approach with different non-informative priors in predicting future values of the air pollution data for Samsun region.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Statistics |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | April 15, 2005 |
Published in Issue | Year 2005 Volume: 4 Issue: 1 |