MODELLING OF ORDINAL TIME SERIES BY PROPORTIONAL ODDS MODEL

Zamana bağlı açıklayıcı değişkenlere sahip kategorik zaman serileri, bağımlı değişken kategorik olduğu durumda ortaya çıkar. Kategorik zaman serileri analizi için litaratürde bir çok yöntem önerilmiştir, bunlardan bazıları Markov zincirleri modeli, tamsayılı otoregresif süreçler, kesikli ARMA modeli gibi yöntemlerdir. Genellikle modelin seçimi, ilgilenilen değişkenin sınıflayıcı, sıralı veya aralıklı ölçümüne bağlıdır. Bununla birlikte, kategorik zaman serileri analizi için genel doğrusal modellere dayalı ve kısmi olabilirlik çıkarımlı regresyon teorisi başarılı bir yaklaşımdır. Regresyon teorisinde sıralı zaman serisi modellerinden biri orantılı odds modeldir. Bu çalışmada, sıralı kategorik zaman serisi modeli için orantılı odds modeli tanıtılmış ve gerçek hava kalitesi veri kümesi üzerinde uygulama yapılarak sonuçlar tartışılmıştır