Questa tesi introduce un nuovi processi stocastici con valori nell'insieme degli interi. Introduciamo tre diversi processi per modellare la dinamica nella over-dispersion e under-dispersion dei dati. Nel Capitolo 1 introduciamo un'applicazione di un modello Generalised Poisson, per l'analisi della over-dispersion negli attacchi informatici. Questo capitolo è motivazionale per il modello Generalised Poisson Difference INGARCH introdotto nel Capitolo 2. Nel Capitolo 3 viene fornita una generalizzazione che definisce un nuovo processo Dynamic Conditional Score con dati distribuiti come Generalised Poisson. Infine, nel Capitolo 4 introduciamo una nuova generalizzazione per quanto riguarda le innovazioni. Il modello introdotto è un processo INAR Generalised Lagrangian Katz.
Modelling Times Series of Counts / Carallo, Giulia. - (2022 Aug 24).
Modelling Times Series of Counts
Carallo, Giulia
2022
Abstract
Questa tesi introduce un nuovi processi stocastici con valori nell'insieme degli interi. Introduciamo tre diversi processi per modellare la dinamica nella over-dispersion e under-dispersion dei dati. Nel Capitolo 1 introduciamo un'applicazione di un modello Generalised Poisson, per l'analisi della over-dispersion negli attacchi informatici. Questo capitolo è motivazionale per il modello Generalised Poisson Difference INGARCH introdotto nel Capitolo 2. Nel Capitolo 3 viene fornita una generalizzazione che definisce un nuovo processo Dynamic Conditional Score con dati distribuiti come Generalised Poisson. Infine, nel Capitolo 4 introduciamo una nuova generalizzazione per quanto riguarda le innovazioni. Il modello introdotto è un processo INAR Generalised Lagrangian Katz.| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
956387-1231921.pdf
accesso aperto
Tipologia:
Tesi di dottorato
Dimensione
8.48 MB
Formato
Adobe PDF
|
8.48 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in ARCA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.



