Journal of Statistical Sciences
مجله علوم آماری
JSS
Basic Sciences
http://jss.irstat.ir
1
admin
1735-8183
2783-2929
10.61186/jss
شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384
fa
jalali
1390
11
1
gregorian
2012
2
1
5
2
online
1
fulltext
fa
تحلیل بیزی مدل های خطی پویای تعمیم یافته در ساختارهای گسسته غیرمزدوج
Bayesian Dynamic Generalized Linear Models in Non-Conjugated Models
آمار کاربردی
Applied Statistics
كاربردي و توسعه ای
Applied
<p style="text-align: justify;"><span lang="AR-SA" style="font-family: " tahoma="">یکی از<span style="mso-spacerun: yes"> </span>مسائل مهم<span style="mso-spacerun: yes"> </span>پیش بینی وضع آینده سیستم یا فرایندهایی است<span style="mso-spacerun: yes"> </span>که با گذشت زمان در حال تغییرند. در چنین شرایطی علاوه بر متغیرها امکان دارد پارامترها نیز در حال تغییر باشند و از این رو فرض استقلال برای پارامترها و متغیرها از بین می رود. برای تحلیل چنین سیستمی معمولا<span style="mso-spacerun: yes"> </span>از مدل های خطی پویای تعمیم یافته استفاده می شود. هدف این<span style="mso-spacerun: yes"> </span>مقاله،<span style="mso-spacerun: yes"> </span>به کارگیری مدل های خطی پویای تعمیم یافته بیزی در<span style="mso-spacerun: yes"> </span>تحلیل ساختارهای گسسته غیرمزدوج<span style="mso-spacerun: yes"> </span>بر پایه الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوفی است. </span><span lang="AR-SA" style="font-family: " tahoma="">پس از ارائه مبانی نظری موضوع، با بهره گیری از مدلی که پارامترهای پویای آن از فرایند اتورگرسیو پیروی می کند و ابزارهای سودمندی که مدل های خطی پویای تعمیم یافته بیزی در اختیار ما قرار می دهند، به تحلیل فعالیت اقتصادی<span style="mso-spacerun: yes"> </span>طی سال های 1385 تا 1387 در سه استان کشور پرداخته می شود.</span></p>
Forecasting the future status for underlying systems or random process, is one of the most important problems. In such situations, in addition to variables, the parameters may vary during the time and hence, the independence assumption between variables and parameters is broken. For analyzing this systems, usually the dynamic generalized linear models are used based on Markov chain Monte Carlo algorithm. The purpose of this paper is applying the Bayesian dynamic generalized linear models in non-conjugate discrete structures. First, the concepts of dynamic generalized linear models are reviewed. Then, the Bayesian modeling of non-conjugated discrete structures using MCMC algorithm is studied. Finally, using the investigated model the real data set related to the economic activity condition in three provinces of Iran during the years 2006-2008 are analysed.
فرایند اتورگرسیو, ساختار گسسته غیرمزدوج, مدل خطی پویای تعمیم یافته بیزی
Autoregressive process, Bayesian dynamic generalized linear models, Non-conjugated discrete structures
127
148
http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-275-1&slc_lang=fa&sid=1
Mojdeh
Esmailzadeh
مژده
اسماعیل زاده
m_esmailzadeh@yahoo.com
10031947532846007010
10031947532846007010
Yes
Department of Statistics, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran.
گروه آمار، دانشگاه علامه طباطبایی
Farzad
Eskandari
فرزاد
اسکندری
feskandari@yahoo.com
10031947532846007011
10031947532846007011
No
Department of Statistics, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran.
گروه آمار، دانشگاه علامه طباطبایی
Sima
Naghizadeh Ardabili
سیما
نقی زاده اردبیلی
10031947532846007012
10031947532846007012
No
Sanjesh Organization, Tehran, Iran.
سازمان سنجش آموزش کشور