• Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

MCMC Analysis Of Classical Time Series Algorithms

Sailon, Isambi (2009)

Pikkukuva
Katso/Avaa
nbnfi-fe201002031223.pdf (21.94Mb)
Lataukset: 


Diplomityö

Sailon, Isambi
2009

Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201002031223

Tiivistelmä

Identification of order of an Autoregressive Moving Average Model (ARMA) by the usual graphical method is subjective. Hence, there is a need of developing a technique to identify the order without employing the graphical investigation of series autocorrelations. To avoid subjectivity, this thesis focuses on determining the order of the Autoregressive Moving Average Model using Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC). The RJMCMC selects the model from a set of the models suggested by better fitting, standard deviation errors and the frequency of accepted data.

Together with deep analysis of the classical Box-Jenkins modeling methodology the integration with MCMC algorithms has been focused through parameter estimation and model fitting of ARMA models. This helps to verify how well the MCMC algorithms can treat the ARMA models, by comparing the results with graphical method. It has been seen that the MCMC produced better results than the classical time series approach.
Kokoelmat
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat [8448]
Lappeenrannan teknillinen yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Lappeenrannan teknillinen yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta