Show simple item record

dc.contributor.advisorFokianos, Constantinosen
dc.contributor.authorSavvides, Alexiosen
dc.coverage.spatialΚύπροςel
dc.coverage.spatialCyprusen
dc.creatorSavvides, Alexiosen
dc.date.accessioned2012-09-21T07:35:47Z
dc.date.accessioned2017-08-03T10:33:23Z
dc.date.available2012-09-21T07:35:47Z
dc.date.available2017-08-03T10:33:23Z
dc.date.issued2008-05
dc.date.submitted2008-05-19
dc.identifier.urihttps://gnosis.library.ucy.ac.cy/handle/7/39359en
dc.descriptionIncludes bibliography (p. [118]-122).en
dc.descriptionNumber of sources in the bibliography: 68en
dc.descriptionThesis (Ph. D.) -- University of Cyprus, Faculty of Pure and Applied Sciences, Department of Mathematics and Statistics, April 2008.en
dc.descriptionThe University of Cyprus Library holds the printed form of the thesis.en
dc.description.abstractΘεωρούμε το πρόβλημα εκτίμησης και σύγκρισης πολλών φασματικών συναρτήσεων πυκνοτήτων πιθανότητας, εστω G. Υποθέτουμε ότι οι G-1 από αυτές συνδέονται με την τελευταία μέσω ενός κατάλληλου ημιπαραμετρικού εκθετικού μοντέλου. Από τις ασυμπτωτικές ιδιότητες του περιοδογράμματος, αναπτύσσουμε παραμετρική συμπερασματολογία με βάση την σχετική πιθανοφάνεια για ένα ημιπαραμετρικό μοντέλο. Τα αποτελέσματα μπορούν να εφαρμοστούν σε μια πληθώρα καταστάσεων συμπριλαμβανομένου των γραμμικών διαδικασιών. Προσομοιώσεις και ανάλυση δεδομένων υποστηρίζουν περαιτέρω τα θεωρητικά αποτελέσματα. Η νέα μεθοδολογία εφαρμόζεται σε χρονοσειρές για ανάλυση κατά συστάδες. Γενικές μεθόδοι για την ανάλυση κατά συστάδες στηρίζονται στον υπολογισμό μιας απόστασης μεταξύ δύο ή περισσότερων χρονοσειρών. Νέες αποστάσεις προτείνονται και ο υπολογισμός τους βασίζεται στους συντελεστές Fourier της λογαριθμικής φασματικής συνάρτησης πυκνότητας πιθανότητας. Οι συντελεστές εκτιμώνται με βάση το προαναφερθέν ημιπαραμετρικό μοντέλο. Οι καινούργιες μετρικές προσδιορίζουν το διαχωρισμό των δεδομένων καλύτερα σε σχέση με τις ήδη υπάρχουσες.el
dc.description.abstractConsider the problem of estimating and comparing several spectral densities, say G, and assume that the first G-1 of them are related with the last one by an exponential model. Based on the asymptotic properties of periodogram ordinates, we develop parametric likelihood inference for this model. More specifically, we study in detail the asymptotic behaviour of the maximum likelihood estimator under the semiparametric model. The results can be applied in a variety of situations including linear processes. Simulations and data analysis support further the theoretical findings. The new methodology is applied to time series clustering. Methods for clustering are based on the calculation of suitable similarity measures which identifies the distance between two or more time series. New measures of distance are proposed and they are based on the so--called cepstral coefficients which carry information about the log spectrum of a stationary time series. These coefficients are estimated by means of the semiparametric model which was discussed earlier. After estimation, the estimated cepstral distance measures are given as an input to a clustering method to produce the disjoint groups of data. Simulated examples show that the method yields good results, even when the processes are not necessarily linear.en
dc.format.extent[xi], 122 p. : ill. ; 30 cm.en
dc.language.isoengen
dc.publisherΠανεπιστήμιο Κύπρου, Σχολή Θετικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών / University of Cyprus, Faculty of Pure and Applied Sciences
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rightsOpen Accessen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rightsOpen Accessen
dc.subject.lcshFunctional analysisen
dc.subject.lcshMathematical statistics, Asymptotic theoryen
dc.subject.lcshOperator theoryen
dc.subject.lcshSpectral theory (Mathematics)en
dc.subject.lcshStochastic processesen
dc.subject.lcshTime-series analysisen
dc.titleComparison and clustering of several spectral densitiesen
dc.title.alternativeΣύγκριση και Ανάλυση κατά Συστάδες Πολλών Φασματικών Πυκνοτήτωνel
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen
dc.contributor.committeememberΦωκιανός, Κωνσταντίνοςel
dc.contributor.committeememberΠαπαροδίτης, Ευστάθιοςel
dc.contributor.committeememberΣαπατίνας, Θεοφάνηςel
dc.contributor.committeememberHernando, Ombaoen
dc.contributor.committeememberMohsen, Pourahmadien
dc.contributor.committeememberFokianos, Constantinosen
dc.contributor.committeememberPaparoditis, Efstathiosen
dc.contributor.committeememberSapatinas, Theophanisen
dc.contributor.departmentΠανεπιστήμιο Κύπρου, Σχολή Θετικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών, Τμήμα Μαθηματικών και Στατιστικήςel
dc.contributor.departmentUniversity of Cyprus, Faculty of Pure and Applied Sciences, Department of Mathematics and Statisticsen
dc.subject.uncontrolledtermΠΕΡΙΟΔΟΓΡΑΜΜΑel
dc.subject.uncontrolledtermΓΡΑΜΜΙΚΕΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣel
dc.subject.uncontrolledtermΣΤΑΣΙΜΕΣ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣel
dc.subject.uncontrolledtermΑΣΥΜΠΤΩΤΙΚΗ ΘΕΩΡΙΑel
dc.subject.uncontrolledtermΕΛΕΓΧΟΣ ΠΗΛΙΚΟΥ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣel
dc.subject.uncontrolledtermΕΚΘΕΤΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟel
dc.subject.uncontrolledtermΜΕΤΡΑ ΑΠΟΣΤΑΣΕΩΝel
dc.subject.uncontrolledtermΦΑΣΜΑΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗel
dc.subject.uncontrolledtermPERIODOGRAMen
dc.subject.uncontrolledtermLINEAR PROCESSESen
dc.subject.uncontrolledtermSTATIONARY TIME SERIESen
dc.subject.uncontrolledtermASYMPTOTIC THEORYen
dc.subject.uncontrolledtermLIKELIHOOD RATIO TESTen
dc.subject.uncontrolledtermEXPONENTIAL MODELen
dc.subject.uncontrolledtermDISTANCE MEASURESen
dc.subject.uncontrolledtermSPECTRAL ANALYSISen
dc.identifier.lcQA320.S28 2008en
dc.author.facultyΣχολή Θετικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών / Faculty of Pure and Applied Sciences
dc.author.departmentΤμήμα Μαθηματικών και Στατιστικής / Department of Mathematics and Statistics
dc.type.uhtypeDoctoral Thesisen
dc.rights.embargodate2008-05-19
dc.contributor.orcidFokianos, Constantinos [0000-0002-0051-711X]


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record