Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
On bayesian time series forecasting /
المؤلف
Mohamed, Mona Raafat Labeb Mohamed.
هيئة الاعداد
باحث / مني رأفت لبيب محمد
مشرف / بهجت محمود ثابت
مشرف / محمد علي إسماعيل
مناقش / عبد الله محمد عبد الفتاح
مناقش / السيد أحمد الشربيني
الموضوع
الإحصاء.
تاريخ النشر
2016
عدد الصفحات
a - xii, 150 p., أ - د :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
الدكتوراه
التخصص
الإحصاء والاحتمالات
تاريخ الإجازة
29/8/2016
مكان الإجازة
جامعة بورسعيد - كلية التربية ببورسعيد - الإحصاء والرياضيات والتأمين
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 176

from 176

Abstract

The main contribution of study is using the bayesian generalized least square approach and Ismail’s modification to broemeling and Shaarawy’s method to derive the approximate predictive densities for autoregressive moving average models.
the comparisions between the proposed approximations and Newbold, Zellner and Reynolds and Broemeling and Shaarawy approximation are done via several simulation studies using different ARMA models.
A Gibbs sampling algorithm to compute predictive density of ARMA models in developed. then comparing the results with that resulting from analytic approximations. using simulation to check the efficiency of the proposed Gibbs sampling algorithm. ten real time series are analyzed.