Diagnostic methods for outlier detection in time series

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Serkan Öcal

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Mahmude Revan Özkale Atıcıoğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Gözlemlenen zaman serilerinde tipik olmayan, verinin genelinden uzak duran gözlemlerle karşılaşılması muhtemeldir. Bu tür gözlemler sapan değer olarak adlandırılır ve genellikle beklenmedik olayların neticesinde ortaya çıkarlar. Zaman serilerinde sapan değer varlığının parametre tahminini etkilediği ve serinin varyansını artırdığı, böylelikle modelin yanlış belirlenmesine ve güvenilir olmayan öngörüye neden olduğu bilinmektedir. Bu nedenle zaman serisinde sapan değer tespiti önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada, ARIMA zaman serisi modellerinde görülen sapan değerler incelenmiştir. Sapan değerin seri içerisinde meydana geldiği noktayı ve türünü doğru bir şekilde tespit etmek için iteratif tanımlama yöntemleri gözden geçirilerek derlendi. RStudio programı kullanılarak yöntemin gücünü incelemek için simülasyondan üretilen zaman serisi üzerinde çalışıldı. Sapan değer tanılama prosedürünün artı ve eksileri için bazı önerilerde bulunuldu.