Torsion relative Percentage Bend to estimate model parameters seasonal Aldharba existence values ​​stray

Abstract

Abstract Data collection often contains of outliers that influence not only in model diagnostic which depends on autocorrelation and partial autocorrelation coefficients, but exceed to model parameters estimation, so the goal of this paper is to make the autocorrelation coefficient robust against outliers, thus use the moments estimation method (or so-called Yule-Walker equations) to estimate model parameters which will be robust depending on those coefficients. This goal is achieved by extending the robust Percentage Bend Correlation method to use it in estimate the autocorrelation coefficients which will be used in parameter estimation. الملخص غالبا ما تصاحب عملية جمع البيانات وجود قيم شاردة تؤثر بشكل كبير ليس فقط على عملية تشخيص النموذج الملائم الذي يعتمد على معاملات الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي وانما يتعدى ذلك الى عملية تقدير معلمات النموذج ومن هنا فان هذا البحث يهدف الى جعل معامل الارتباط الذاتي حصينا تجاه تلك القيم الشاردة , يمكن الاعتماد على أسلوب تقدير العزوم ( او مـا يـدعــى بــمــعــادلات Yule-Walker ) لغرض إيجاد مقدرات معلمات النموذج التي ستكون حصينة أيضا تبعا لحصانة تلك المعاملات, وحقق الباحث هدفه هذا من خلال توسيع طريقة حصينة تدعى بارتباط الالتواء النسبي (PB) Percentage Bend Correlation وهي طريقة يمكن استخدامها لايجاد معاملات الارتباط الذاتية الحصينة التي تستخدم بعد ذلك في ايجاد مقدرات معلمات النماذج المدروسة.