TY  - BOOK
AU  - Rehab Sayed Radwan Hussein Mahran,
AU  - Mohamed Reda Abonazel
TI  - Diagnostic of Outliers in Time Series Models
U1  - 310 
PY  - 2022///
KW  - Statistics and Econometrics
KW  - Moving Average Model
N1  - Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022. Thesis (Ph.D)-Cairo University,2022; Bibliography: P. 121-129
N2  - تعتبر البيانات هى اساس علم الاحصاء وقد اشارBarenett and lewis 1984 الى انها يمكن ان تحوى قيما متطرفة او قيما شاذة والقيم المتطرفة يمكن ان تكون اولا تكون قيما شاذة، اما القيم الشاذة فهى دائما قيما متطرفة، وبالتالى فلقيم شىء مألوف ومعتاد فى البيانات، وبيانات السلاسل الزمنية ليست استثناءا فغالبا ما تحوى السلسلة الزمنية على مشاهدات شاذة وتعتبر عملية اكتشاف ومعالجة هذه القيم من الاهمية بمكان بسبب ما تحدثه هذه القيم من تأثير اخطاء فى توصيف النموذج - تحيز فى المقدرات - اخطاء فى التنبؤ).  عرف Chang and Tiao 1983 القيم الشاذة فى السلاسل الزمنية بأنها التى تمثل كسرا او تغيرا كبيرا فى نمط السلسلة الزمنية والتى قد تحدث اما بسبب اخطاء فى قراءة وتسجيل وتجميع المشاهدات سواء كانت الاخطاء مقصودة او غير مقصودة وهذة الأخطاء ربما يمكننا التقليل منها أو بسبب أخطاء خارجية غير مكرره بأنتظام مثل الإضطرابات والزلازل والحروب وغيرها وهذه يترتب عليها قفزات كبيرة فى السلسله ، توجد أنواع عديدة من القيم المتطرفة التى قد تظهر أحيانا فى بيانات السلاسل الزمنية. يمكن دراسة هذة القيم ورصدها باستخدام العديد من المنهجيات والاختبارات .  وتتلخص أهداف الرسالة فى دراسة مشكلة القيم المتطرفة وأثرها على تقدير النماذج الخطية ,كذلك عرض بعض الطرق الشائعة فى الكشف عن وجود هذه المشكله من عدمها. أيضا تقديم بعض الطرق لعلاج هذه المشكلة وتحييد أثرها على النموذج. وأخيرا مقارنة هذه الطرق للحصول على أفضل طريقة لمعالجة هذه المشكلة
UR  - http://172.23.153.220/th.pdf
ER  -