Robustas statistiskās metodes laikrindu analīzē

Simple item page
dc.contributor.advisorDelesa - Vēliņa, Māra
dc.contributor.authorAdeleviča, Liene
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
dc.date.accessioned2019-07-04T01:07:04Z
dc.date.available2019-07-04T01:07:04Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractBakalaura darbā apskatītas robustas statistiskās metodes, ko piemēro laikrindām, ja datos ir izlēcēji. Aprakstīta robustā statistika, kāpēc tā ir nepieciešama, lūzuma punkts, novērtējumu definēšana. Apskatīti izlēcēju veidi, to ietekmes piemēri un varbūtību modeļi. Salīdzināti robustie un klasiskie novērtējumi dažādiem ARMA modeļiem. Robusta metode piemērota reālu datu piemēram.
dc.description.abstractIn this bachelor thesis considered robust statistical methods for time series with outliers. Are considered, robust statistics and need for it is described as well as breakdown point, robust estimates for different processes. Types and impact of outliers and outlier probability models. Considered robust methods are applied on real data example. Classic and robust estimates are compared for various ARMA models.
dc.identifier.other72466
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/48402
dc.language.isolav
dc.publisherLatvijas Universitāte
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMatemātika
dc.subjectrobusta statistika
dc.subjectizlēcēji
dc.subjectM-novērtējums
dc.subjectlaikrindas prognozēšana
dc.subjectMM-novērtējums
dc.titleRobustas statistiskās metodes laikrindu analīzē
dc.title.alternativeRobust statistical methods for time series analysis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Files
Collections
Bakalaura un maģistra darbi (FMOF) / Bachelor's and Master's theses