Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 4
DOĞRUSAL OLMAYAN OTOREGRESİF ZAMAN SERİLERİ MODELLERİNİN KESTİRİMİ
2012
Dergi:  
Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi
Yazar:  
Özet:

It is known that parametric and nonparametric methods are used for nonlinear time series. Of the parametric methods, autoregressive (AR) model and self-threshold value (SETAR) model and, of the nonparametric methods, additive regression model (ARM) have been used in this study. Nonparametric regression techniques are often sensitive to presence of otocorrelation in errors. Practical results of this sensitivity is explanied by appropriate selection of smoothing parameter. In this context, backfittting algorithm based on smoothing spline method in the existing literature is discussed. As an application, an appropriate model for the export unit value index data for Turkey is try to be determined by fitting each of AR, SETAR and, ARM models to the data.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 478
Atıf : 4.791
2023 Impact/Etki : 0.185
Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi