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.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 42
 İndirme 10
A new consensus between the mean and median combination methods to improve forecasting accuracy
2017
Dergi:  
Serbian Journal of Management
Yazar:  
Özet:

To improve the forecasting accuracies, researchers have long been using various combination techniques. In particular, the use of dissimilar methods for forecasting time series data is expected to provide superior results. Although numerous combination techniques have been proposed until date, the simple combination techniques —such as mean and median —maintain their strength, popularity, and utility. This paper proposes a new combination method based on the mean and median combination methods so as to combine the advantages of both these methods. The proposed combination technique attempts to utilize the strong aspects of each method and minimize the risk that arises from the selection of the combination method with poor performance. In order to depict the potential power of the proposed combining method, well-known six real-world time series data were used. Our results indicate that the proposed method presents with promising performances. In addition, a nonparametric statistical test was exploited to reveal the superiority of the proposed method over the single methods and other forecast combination methods from all of the investigated data sets.

Anahtar Kelimeler:

0
2017
Yazar:  
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












Serbian Journal of Management

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 289
Atıf : 166
Serbian Journal of Management