[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 2019
Citations4114
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 18
تعداد شماره ها: 36
تعداد مشاهده ی مقالات: 3135358
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 749194

مقالات دریافت شده: 840
مقالات پذیرفته شده: 336
مقالات رد شده: 485
مقالات منتشر شده: 333

نرخ پذیرش: 40
نرخ رد: 57.74

میانگین دریافت تا پذیرش: 414 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 535.9 روز
____
..
:: جستجو در مقالات منتشر شده ::
2 نتیجه برای ذبیحی مقدم

رضا ذبیحی مقدم، رحیم چینی‌پرداز، غلامعلی پرهام،
جلد 12، شماره 1 - ( 6-1397 )
چکیده

در این مقاله روشی برای استفاده از خروجی‌های کالمن فیلتر برای شناسایی تغییرات تأثیر گذار سری زمانی ارائه شده است. از آن‌جا که الگوریتم کالمن فیلتر برای تحلیل مدل‌های فضای حالت به کار می‌رود که مدل‌های خطی ARMA را پوشش می‌دهد، استفاده از این روش می‌تواند برای شناسایی تغییرات از جمله مقادیر پرت به کار رود. در این مقاله روش پیشنهاد شده برای شناسایی پنج تغییر: نقطه پرت جمع پذیر، تغییر سطح، تغییرات فصلی، تغییر دوره و شیب ناگهانی سری زمانی استفاده شده است. توانایی روش پیشنهادی در یافتن نقاط تأثیر گذار با استفاده شبیه‌سازی نشان داده شد. به عنوان یک مثال واقعی داده‌های ازدواج در کشور انگلیس مورد بررسی قرار گرفت.


آقای رضا ذبیحی مقدم، دکتر مسعود یارمحمدی، دکتر حسین حسنی، دکتر پرویز نصیری،
جلد 16، شماره 2 - ( 12-1401 )
چکیده

روش تحلیل مجموعه ی مقادیر تکین  (SSA(   یک روش   ناپارامتری قدرتمند  درحوزه­ ی  تحلیل  سری­های  زمانی بوده و به دلیل دارا بودن ویژگی‌هایی نظیر عدم نیاز به برقراری فروض مانایی و یا محدودیت در تعداد مشاهدات جمع آوری شده مورد توجه قرار گرفته است. هدف اصلی روش SSA  تجزیه سری­های زمانی به اجزای تفسیرپذیر مانند روند، مولفه نوسانی و نوفه بدون ساختار است. در سالهای اخیر  تلاش های مستمری از جانب محققان در حوزه های مختلف پژوهشی  در جهت بهبود این روش خصوصاٌ در زمینه­ ی پیش بینی سری های زمانی  صورت گرفته است.   در این مقاله روش جدیدی برای بهبود پیش بینی روش  SSA  با استفاده از الگوریتم فیلتر کالمن در مدل های ساختاری معرفی می شود. سپس کارایی عملکرد این روش و چند روش تعمیم یافته SSA    با روش  SSA پایه با استفاده از معیار ریشه میانگین مربعات خطاها مورد مقایسه قرار می گیرد.  برای انجام این مقایسه، از داده های شبیه سازی شده از مدل های ساختاری و نیز داده های واقعی مصرف گاز در انگستان استفاده شده است.  نتایج به دست آمده از این بررسی نشان می دهد که روش معرفی شده جدید از دقت بیشتری نسبت به سایر روش ها برخوردار است.

صفحه 1 از 1     

مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 34 queries by YEKTAWEB 4657