[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations5119
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 39
تعداد مشاهده ی مقالات: 3884903
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1107049

مقالات دریافت شده: 878
مقالات پذیرفته شده: 373
مقالات رد شده: 494
مقالات منتشر شده: 370

نرخ پذیرش: 42.48
نرخ رد: 56.26

میانگین دریافت تا پذیرش: 395 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 508.3 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
فرآیند INAR(1)-PK : مدلبندی داده‌های سری زمانی گسسته با بیش پراکنش
مهدی راسخی*
چکیده:   (26 مشاهده)

در این مقاله، یک فرایند خودبازگشتی از مرتبهٔ اول با مقادیر صحیح نامنفی بر اساس عملگر رقیق‌ساز دوجمله‌ای و با نوفه‌ای از نوع پواسن-کومال معرفی شده است. به‌منظور برآورد پارامترهای این مدل، دو روش برآوردیابی شامل برآورد درستنمایی شرطی و روش یول-والکر مورد بررسی قرار گرفته‌اند. همچنین، با انجام یک مطالعهٔ شبیه‌سازی، روش‌های برآوردیابی ارزیابی شده اند. علاوه بر این با استفاده از دو مجموعه دادهٔ واقعی در علوم دامپزشکی عملکرد فرآیند پیشنهادی نشان داده شده است.

واژه‌های کلیدی: توزیع پواسن-کومال، فرآیند INAR(1)‎، برآورد ماکسیمم درستنمایی شرطی، عملگر رقیق‌ساز دوجمله‌ای، برآورد یول-والکر .
متن کامل [PDF 4726 kb]   (33 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: سریهای زمانی
دریافت: 1404/4/8 | پذیرش: 1405/6/10 | انتشار: 1405/6/10
فهرست منابع
1. نوراللهی، م.ج.، دیری، ع. و بالوئی جامخانه، ع. (۱۴۰۱)، مدل خودبازگشتی گسسته مقدار براساس نوفه‌هایی با توزیع نمایی-وایبل گسسته، ‎ مجله علوم آماری، ‎۱۶، ۴۹۲-۴۶۹.
2. Alomaira‎, ‎A‎.M. ‎and Ahsan‎-ul-Haq, ‎M‎. (2025). ‎A New Mixed Poisson Komal Distribution with Application on Radiation‎, ‎Agricultural and Medical Sciences Data‎. ‎Journal of Radiation Research and Applied Sciences, Published Online‎: ‎https‎://doi.org/10.1016/j.jrras.2025.101500. [DOI:10.1016/j.jrras.2025.101500]
3. Al‎-Osh, ‎M‎. ‎and Alzaid‎, ‎A‎. (1987). ‎First-Order Integer-Valued Autoregressive (INAR (1)) Process‎. ‎Journal of Time Series Analysis‎,8(3), 261-275. [DOI:10.1111/j.1467-9892.1987.tb00438.x]
4. Altun‎, ‎E‎. (2020). ‎A New One-Parameter Discrete Distribution with Associated Regression and Integer-Valued Autoregressive Models‎. Mathematica Slovaca‎, 70(4), 979-994. [DOI:10.1515/ms-2017-0407]
5. Altun‎, ‎E‎., ‎Bhati‎, ‎D‎. ‎and Khan‎, ‎N‎.M. (2021). ‎A New Approach to Model the Counts of Earthquakes‎: ‎INARPQX(1) Process‎. SN Applied sciences‎, 274(3), 1-17. [DOI:10.1007/s42452-020-04109-8] [PMID] []
6. Alzaid‎, ‎A‎. ‎and Al‎-Osh, ‎M‎. (1988). ‎First-Order Integer-Valued Autoregressive (INAR (1)) Process‎: ‎Distributional and Regression Properties‎. Statistica Neerlandica‎, 42(1), 53-61. [DOI:10.1111/j.1467-9574.1988.tb01521.x]
7. Bourguignon‎, ‎M‎., ‎Rodrigues‎, ‎J‎. ‎and Santos‎-Neto, ‎M‎. (2019). ‎Extended Poisson INAR (1) Processes with Equidispersion‎, ‎Underdispersion and Overdispersion‎. Journal of Applied Statistics‎, 46(1), 101-118. [DOI:10.1080/02664763.2018.1458216]
8. Maya‎, ‎R‎., ‎Chesneau‎, ‎C‎., ‎Krishna‎, ‎A‎. ‎and Irshad‎, ‎M‎.R. (2022). ‎Poisson Extended Exponential Distribution with Associa‎t‎ed INAR(1) Process and Applications‎. Stats‎, 5, 755-772. [DOI:10.3390/stats5030044]
9. Maya‎, ‎R‎., ‎Irshad‎, ‎M‎.R., ‎Chesneau‎, ‎C‎., ‎Nitin‎, ‎S‎.L. ‎and Shibu‎, ‎D‎.S. (2022). ‎On Discrete Poisson-Mirra Distribution‎: ‎Regression‎, ‎INAR(1) Process and Applications‎. ‎Axioms‎, 11, 193-220. [DOI:10.3390/axioms11050193]
10. McKenzie‎, ‎E‎. (1985). ‎Some Simple Models for Discrete Variate Time Series. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 21, 645-650. [DOI:10.1111/j.1752-1688.1985.tb05379.x]
11. McKenzie‎, ‎E‎. (1986). ‎Autoregressive Moving-Average Processes with Negative Binomial and Geometric Marginal Distrbutions. Advances in Applied Probability‎, 18, 679-705. [DOI:10.2307/1427183]
12. Mohammadpour‎, ‎M‎., ‎Bakouch‎, ‎S‎.H. ‎and Shirozhan‎, ‎M‎. (2018). ‎Poisson-Lindley INAR(1) Model with Applications‎. Brazilian Journal of Probability and Statistics‎, 32(2), 262-280. [DOI:10.1214/16-BJPS341]
13. Noorollahi, M.J., Deiri, E. and Baloui Jamkhaneh, E. (2022). Integer-Valued Autoregressive Model Based on Innovations with Discrete Exponential-Weibull Distribution. Journal of Statistical Sciences‎, 16(2), 469-492.‎ [DOI:10.52547/jss.16.2.469]
14. Livio‎, ‎T‎., ‎Khan‎, ‎N‎.M., ‎Bourguignon‎, ‎M‎. ‎and Bakouch‎, ‎H‎.S. (2018). ‎An INAR(1) Model with Poisson-Lindley Innovations‎. Economics Bulletin‎, 38(3), 1505-1513‎.‎
15. Schweer‎, ‎S‎. ‎and WeiB‎, ‎C‎.H. (2014). ‎Compound Poisson INAR (1) Processes‎: ‎Stochastic Properties and Testing for Overdispersion‎. Computational Statistics and Data Analysis‎, 77, 267-284. [DOI:10.1016/j.csda.2014.03.005]
16. Shanker‎, ‎R‎. (2023). ‎Komal Distribution with Properties and Application in Survival Analysis‎. Biometrics and Biostatistics International Journal‎, 12(2), 40-44. [DOI:10.15406/bbij.2023.12.00381]
17. Joe‎, ‎H‎. (1997). ‎Multivariate Models and Multivariate Dependence Concepts‎. ‎ Chapman and Hall‎, ‎London. [DOI:10.1201/9780367803896]
18. WeiB‎, ‎C‎.H. (2018). ‎An Introduction to Discrete-Valued Time Series‎. ‎Wiley‎, ‎London‎.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.2 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722