AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI
Bu çalışmada AR(1) için {Zt } sürecinin p1 ve p2 hipotezleri ile verilen iki kategoriden birine ait olduğunu gözönüne almaktayız. Bu hipotezler sırasıyla p1 ve p2 altında {Zt}, f(w) ve g(w) spectral yoğunluk fonksiyonlara sahip olduğunu belirtir. Eğer f(w) ve g(w) biliniyorsa I (f:g)'yi ayırı...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Pamukkale University
1998-03-01
|
Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
Subjects: | |
Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/20546/218962?publisher=pamukkale |
id |
doaj-6a01f0c3488e4a90ad8e9e9b757a9ee4 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-6a01f0c3488e4a90ad8e9e9b757a9ee42020-11-25T00:04:24ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58811998-03-0143739742218AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASIReşat KASAPİhsan ALPBu çalışmada AR(1) için {Zt } sürecinin p1 ve p2 hipotezleri ile verilen iki kategoriden birine ait olduğunu gözönüne almaktayız. Bu hipotezler sırasıyla p1 ve p2 altında {Zt}, f(w) ve g(w) spectral yoğunluk fonksiyonlara sahip olduğunu belirtir. Eğer f(w) ve g(w) biliniyorsa I (f:g)'yi ayırım fonksiyonu olarak kullanabiliriz. Çalışmada Normal ve normal olmayan durumlar için similasyon çalışmasıyla bir sayısal örnek verilecektir.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/20546/218962?publisher=pamukkaleAutoregressive process Discrimination function Statistical distributions SimulationOtoregressif süreç Ayırım fonksiyonu İstatistiksel dağılımlar Simulasyon |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Reşat KASAP İhsan ALP |
spellingShingle |
Reşat KASAP İhsan ALP AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Autoregressive process Discrimination function Statistical distributions Simulation Otoregressif süreç Ayırım fonksiyonu İstatistiksel dağılımlar Simulasyon |
author_facet |
Reşat KASAP İhsan ALP |
author_sort |
Reşat KASAP |
title |
AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI |
title_short |
AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI |
title_full |
AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI |
title_fullStr |
AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI |
title_full_unstemmed |
AR(1) MODELİ İÇİN AYIRIM FONKSİYONU; NORMAL VE NORMAL OLMAYAN DAĞILIMLAR ÜZERİNE BİR SİMULASYON ÇALIŞMASI |
title_sort |
ar(1) modeli̇ i̇çi̇n ayirim fonksi̇yonu; normal ve normal olmayan dağilimlar üzeri̇ne bi̇r si̇mulasyon çalişmasi |
publisher |
Pamukkale University |
series |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
issn |
1300-7009 2147-5881 |
publishDate |
1998-03-01 |
description |
Bu çalışmada AR(1) için {Zt } sürecinin p1 ve p2 hipotezleri ile verilen iki kategoriden birine ait olduğunu gözönüne almaktayız. Bu hipotezler sırasıyla p1 ve p2 altında {Zt}, f(w) ve g(w) spectral yoğunluk fonksiyonlara sahip olduğunu belirtir. Eğer f(w) ve g(w) biliniyorsa I (f:g)'yi ayırım fonksiyonu olarak kullanabiliriz. Çalışmada Normal ve normal olmayan durumlar için similasyon çalışmasıyla bir sayısal örnek verilecektir. |
topic |
Autoregressive process Discrimination function Statistical distributions Simulation Otoregressif süreç Ayırım fonksiyonu İstatistiksel dağılımlar Simulasyon |
url |
http://dergipark.org.tr/pajes/issue/20546/218962?publisher=pamukkale |
work_keys_str_mv |
AT resatkasap ar1modeliicinayirimfonksiyonunormalvenormalolmayandagilimlaruzerinebirsimulasyoncalismasi AT ihsanalp ar1modeliicinayirimfonksiyonunormalvenormalolmayandagilimlaruzerinebirsimulasyoncalismasi |
_version_ |
1725429653314732032 |