<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1398</year>
	<month>11</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2020</year>
	<month>2</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>13</volume>
<number>2</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>برآورد پارامترهای فرآیند پواسون مرکب دومتغیرۀ دوره‌ای به روش استنباط حاشیه‌ای</title_fa>
	<title>Estimating the Parameters of Periodic Bivariate Compound Poisson Process by Inference for Margins Method</title>
	<subject_fa>احتمال  و فرایندهای تصادفی</subject_fa>
	<subject>Probability &amp; Stochastic Processes</subject>
	<content_type_fa>كاربردي و توسعه ای</content_type_fa>
	<content_type>Applied</content_type>
	<abstract_fa>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;فرآیند پواسون مرکب دومتغیره ناهمگن با تابع شدت دوره&#8204;ای کوتاه مدت برای مدل&#8204;بندی پیشامدهایی که فراوانی وقوع آنها دارای الگوی فصلی یا روند دوره&#8204;ای است به کار می&#8204;رود. در این مقاله ضمن معرفی دقیق فرآیند فوق، برای توصیف ساختار همبستگی بین جهش&#8204;های فرآیند از مفصل لوی استفاده می&#8204;شود. سپس روش استنباط حاشیه&#8204;ای برای برآورد پارامترهای مدل معرفی می&#8204;گردد. در پایان با ذکر مثالی عددی از داده&#8204;های بیمۀ اتومبیل، با روش فوق فرآیند پواسون مرکب دومتغیره دوره&#8204;ای کوتاه مدت به داده&#8204;ها برازش داده شده و نتایج آن با روش ماکسیمم درستنمایی مقایسه می&#8204;گردد. با نتایج حاصل شده از آزمون نیکویی برازش نشان داده می&#8204;شود که مدل فوق به خوبی داده&#8204;های مورد نظر را توصیف می&#8204;کند.&lt;/div&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p style=&quot;margin: 0px; text-align: justify;&quot;&gt;The non-homogeneous bivariate compound Poisson process with short term periodic intensity function is used for modeling the events with seasonal patterns or periodic trends. In this paper, this process is carefully introduced. In order to characterize the dependence structure between jumps, the Levy copula function is provided. For estimating the parameters of the model, the inference for margins method is used. As an application, this model is fitted to an automobile insurance dataset with inference for margins method and its accuracy is compared with the full maximum likelihood method. By using the goodness of fit test, it is confirmed that this model is appropriate for describing the data.&lt;/p&gt;</abstract>
	<keyword_fa>فرآیند پواسون ناهمگن, مفصل لوی, دوره‌ای کوتاه مدت, روش استنباط حاشیه‌ای, فرآیند لوی.</keyword_fa>
	<keyword>Non homogeneous Poisson Process, Levy Copula, Short-term Periodic, Inference for Margins Method, Levy Process.</keyword>
	<start_page>461</start_page>
	<end_page>482</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-995-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Ali</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Sakhaei</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>علی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>سخایی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>a_sakhaei@pnu.ac.ir</email>
	<code>10031947532846005608</code>
	<orcid>10031947532846005608</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics, University of Payamenoor, Tehran, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشگاه پیام نور تهران</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Parviz</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Nasiri</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>پرویز</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>نصیری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>pnasiri45@yahoo.com</email>
	<code>10031947532846005609</code>
	<orcid>10031947532846005609</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics, University of Payamenoor, Tehran, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشگاه پیام نور تهران</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
