[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
Citations5219
h-index42
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: 3887814
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1109026

مقالات دریافت شده: 879
مقالات پذیرفته شده: 373
مقالات رد شده: 494
مقالات منتشر شده: 370

نرخ پذیرش: 42.43
نرخ رد: 56.2

میانگین دریافت تا پذیرش: 395 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 495 روز
____
..
:: جلد 19، شماره 2 - ( 2-1404 ) ::
جلد 19 شماره 2 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
آزمون تشخیص نقطه تغییر در کلاسی از فرآیندهای ‎lr{INAR(1)‎ } با استفاده از روش درستنمایی تجربی
زهره نخعی‌زاده ، سارا جمهوری* ، فاطمه یوسف‌زاده
چکیده:   (112 مشاهده)

مدل‌های سری زمانی صحیح‌مقدار نقش مهمی در تحلیل داده‌های شمارشی وابسته ایفا می‌کنند. یکی از چالش‌های اساسی در این مدل‌ها تشخیص تغییرات ساختاری در طول زمان است. این تغییرات ممکن است ناشی از مداخله‌های ناگهانی مانند تغییر سیاست‌ها، همه‌گیری‌ها یا خرابی سیستم‌ها باشند. در این مقاله از روش درستنمایی تجربی برای کشف تغییرات ساختاری در کلاسی از فرایندهای خودبازگشتی صحیح‌مقدار استفاده می‌شود. این روش ابزاری برای هشدار زود هنگام درباره تغییرات ساختاری در این فرایندهاست. به کمک شبیه‌سازی، اندازه‌ها و توان‌های تجربی آزمون به ‌ازای حجم‌های نمونه‌ای مختلف محاسبه و  عملکرد آزمون مورد بررسی قرار می‌گیرد.  درنهایت کارایی عملی این آزمون با شناسایی نقطه تغییر در دو مجموعه داده واقعی جرائم مربوط به سرقت و  تعداد مرگ ‌و میر ناشی از کووید 19 بررسی شده است.

واژه‌های کلیدی: درستنمایی تجربی، سری زمانی شمارشی، مدل‌های INAR‎، نقطه تغییر
متن کامل [PDF 358 kb]   (90 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1404/4/6 | پذیرش: 1404/8/27 | انتشار: 1404/9/5
فهرست منابع
1. شیراوژن، م.، محمدپور، م. ‎(1399)‎، مدل خودبازگشتی صحیح مقدار مرتبه اول براساس عملگر نازک دوجمله‌ای منفی با نوفه‌های وابسته، مجله علوم آماری، 1‎، 215-232.
2. Al-Osh, M. A. and Alzaid, A. A. (1987), First-Order Integer-Valued Autoregressive (INAR(1)) Process. Journal of Time Series Analysis, 8, 261-275. [DOI:10.1111/j.1467-9892.1987.tb00438.x]
3. Baragona, R., Battaglia, F. and Cucina D. (2013), Empirical Likelihood for Break Detection in Time Series. Electron Journal of Statistics, 7, 3089-3123. [DOI:10.1214/13-EJS873]
4. Ding, X. and Wang, D. (2016), Empirical Likelihood Inference for INAR(1) Model with Explanatory Variables. Journal of Korean Statistical Society, 45, 623-632. [DOI:10.1016/j.jkss.2016.05.004]
5. Gamage, R. D. P. and Ning, W. (2021) Empirical Likelihood for Change Point Detection in Autoregressive Models. Journal of Korean Statistical Society. 50, 69-97. [DOI:10.1007/s42952-020-00061-w]
6. Kang, J., Lee, S. (2009), Parameter Change Test for Random Coefficient Integer-Valued Autoregressive Processes with Application to Polio Data Analysis. Journal of Time Series Analysis, 30, 239-258. [DOI:10.1111/j.1467-9892.2009.00608.x]
7. Owen A. B. (1990), Empirical Likelihood Ratio Confidence Regions. Annals of Statistics, 18, 90-120. [DOI:10.1214/aos/1176347494]
8. Piyadi Gamage, R. D., and Ning, W. (2021), Empirical Likelihood for Change Point Detection in Autoregressive Models. Journal of the Korean Statistical Society, 50(1), 69-97. [DOI:10.1007/s42952-020-00061-w]
9. Qin, J. and Lawless, J. (1994), Empirical Likelihood and General Estimating Equations. The Annals of Statistics, 22, 300-325. [DOI:10.1214/aos/1176325370]
10. Ristić, M. M., Bakouch, H. S. and Nastić, A. S. (2009), A New Geometric First Order Integer-Valued Autoregressive (NGINAR(1)) Process. Journal of Statistical Planning and Inference, 139, 2218-2226. [DOI:10.1016/j.jspi.2008.10.007]
11. Shirozhan, M., Mohammadpour, M. (2019), An INAR(1) Model Based on Negative Binomial Thinning Operator with Serially Dependent Noise. Journal of Statistical Sciences, 1, 215-232. [DOI:10.29252/jss.14.1.217]
12. Steutel, F. and van Harn, K. (1979), Discrete Analogues of Self Decomposability and Stability. The Annals of Probability, 7, 893-899. [DOI:10.1214/aop/1176994950]
13. White, H. (2001), Asymptotic Theory for Econometricians. London: Academic Press.
14. Weiß, C. H. (2008), Thinning Operations for Modeling Time Series of Counts: a Survey. ASTA Advances in Statistical Analysis, 92, 319-343. [DOI:10.1007/s10182-008-0072-3]
15. Weiß, C. H. and Kim, H. Y. (2014), Diagnosing and Modelling Extra-Binomial Variation for Time-Dependent Counts. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 30, 588-608. [DOI:10.1002/asmb.2005]
16. Yu, K., Wang, H. and Weiß, C. H. (2023), An Empirical-Likelihood Based Structural-Change Test for INAR Processes, Journal of Statistical Computation and Simulation, 93, 442-458. [DOI:10.1080/00949655.2022.2109635]
17. Yu, M., Wang, D. and Yang, K. (2019), A Class of Observation-Driven Random Coefficient INAR (1) Processes Based on Negative Binomial Thinning. Journal of the Korean Statistical Society, 48, 248-264. [DOI:10.1016/j.jkss.2018.11.004]
18. Zhang, H., Wang, D., and Zhu, F. (2011), Empirical Likelihood Inference for Random Coefficient INAR(p) Process. Journal of Time Series Analysis. 32, 195-203. [DOI:10.1111/j.1467-9892.2010.00691.x]
19. Zhang, H., Wang, D. and Zhu, F. (2012), Generalized RCINAR(1) Process with Signed Thinning Operator. Communications in Statistics: Theory and Methods, 41, 1750- 1770. [DOI:10.1080/03610926.2010.551452]
20. Zhu, F., Liu, M., Ling, S. and Cai, Z. (2022), Testing for Structural Change of Predictive Regression Model to Threshold Predictive Regression Model. Journal of Business and Economic Statistics, 41, 228-240. [DOI:10.1080/07350015.2021.2008406]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

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

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Nakhaeezadeh Z, Jomhoori S, Yousefzadeh F. A Change-point Detection Test in a Class of INAR(1) Processes Using the Empirical Likelihood Method. JSS 2025; 19 (2)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-926-fa.html

نخعی‌زاده زهره، جمهوری سارا، یوسف‌زاده فاطمه. آزمون تشخیص نقطه تغییر در کلاسی از فرآیندهای ‎lr{INAR(1)‎ } با استفاده از روش درستنمایی تجربی. مجله علوم آماری. 1404; 19 (2)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-926-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 19، شماره 2 - ( 2-1404 ) 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 0.11 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722