Asimptotik Bağımsızlık – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Asimptotik Bağımsızlık – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Dünya UV Haritası Türkiye UV Haritası UV İndeksi UV indeksi 9 UV indeksi corona Uv İndeksi ne zaman yükselir Uv index Nedir uv-indeksi d-vitamini 0
Asimptotik Bağımsızlık – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Veri Örneği

Şekil 10.2’de çizilen veriler, 1901’den 1999’a kadar Belçika Uccle’de Celsius derece cinsinden kaydedilen günlük maksimum sıcaklıklardır. Genelde en sıcak ay olan Temmuz ayları dışındaki tüm günler, varsayımımızı yapmak için kaldırılmıştır. durağanlık daha makul. Bu veriler, Avrupa İklim Değerlendirmesi ve Veri seti projesinin bir parçası olarak  mevcuttur (Klein Tank ve diğerleri 2002). Bu verilerle ilgili analizimize GEV dağıtımını Temmuz maksimumlarına uydurarak başlıyoruz.

Parantez içindeki standart hatalarla parametrelerin maksimum olabilirlik tahminleri μˆ = 30.0 (0.3), σˆ = 3.0 (0.2) ve γˆ = −0.34 (0.07) ‘dir. Şekil 10.3’teki tanısal grafikler, muhtemelen ölçüm hatası veya durağan olmayan meteorolojik koşullardan kaynaklanan sistematik bir tutarsızlığı göstermektedir, ancak en uç maksimumlar iyi modellenmiştir. GEV uyumundan elde edilen Temmuz maksimum sıcaklığının dağılımı için üst sınır tahmini μˆ – σˆ / γˆ = 38,7◦C’dir ve profil olasılığı% 95 güven aralığı (37,3, 43,9) olur.

Tahmini 100, Şekil 10.3 Temmuz maksimum sıcaklıklarına uyan genelleştirilmiş aşırı değer dağılımı için nicelik ve dönüş seviyesi grafikleri verilir.

1000 ve 10.000 Temmuz getiri seviyeleri 36.9 (36.2, 38.6), 37.9 (36.9, 40.5) ve 38.3 (37.2, 41.8). Bu verilerin diğer özelliklerini daha sonraki bölümlerde inceleyeceğiz.

Ekstrem İndeks

Teorem 10.2, D (un) koşulunu karşılayan durağan dizilerin maksimumları için olası sınırlayıcı dağılımların bağımsız dizilerin maksimumları için olanlarla aynı olduğunu gösterir. Bağımlılık, ancak Örnek 10.3’te gösterildiği gibi limit dağılımını etkileyebilir. Bu bölümde sorunu daha ayrıntılı olarak araştırıyoruz. İlk olarak, yaklaştırmanın (10.3) bağımsız diziler için de doğru olduğuna dikkat edin.

Bağımlılığın etkisi, bu nedenle blok maksimumları, Mrn’nin dağılımında bulunur. Bazı 0 <τ <∞ için nF ̄ (un) → τ olacak şekilde eşikleri seçin. İlişkili, bağımsız dizi için, bununla birlikte, genel bir durağan süreç için, P [Mn ≤ un] yakınsamasına gerek yoktur ve eğer yakınsa, limit exp (−τ) olmak zorunda değildir. Un ve vn’nin iki eşik dizisi olduğunu varsayalım;

  • nF ̄ (un) → τ, P [Mn ≤ un] → exp (−λ),
  • nF ̄ (vn) → υ, P [Mn ≤ vn] → exp (−ψ),

n → ∞ olarak, burada τ, υ ∈ (0, ∞) ve λ, ψ ∈ [0, ∞). D (un) tutarsa, λ / τ = ψ / υ =: θ olduğunu gösteriyoruz. Başka bir deyişle, P [Mn ≤ un] → exp (−θτ) ve bağımlılığın etkisi, τ’dan bağımsız olarak skaler θ ile ifade edilir.

Genellik kaybı olmadan, τ ≥ υ olduğunu varsayın ve n ′ = ⌊ (υ / τ) n⌋ tanımlayın.
Açıkça n′F ̄ (un) → υ öyle ki

  • | P [Mn ′ ≤ un] – P [Mn ′ ≤ vn ′] | ≤ n ′ | F (un) – F (vn ′) | → 0
  • ve dolayısıyla P [Mn ′ ≤ un] → exp (−ψ) n → ∞.

Şimdi bölüm 10.2.1’deki gibi varsayalım ki (rn) n ve (sn) n, rn = o (n), sn = o (rn) ve (n / rn) α (n, sn) olacak şekilde pozitif tamsayı dizileri → 0 olarak n → ∞.

N ′ ≤ n olduğundan, (10.3) ile sahibiz ve böylece

  • P [Mn ′ ≤un] = P [Mrn ≤un] ⌊n ′ / rn⌋ + o (1),
  • P [Mn≤un] = P [Mrn ≤un] ⌊n / rn⌋ + o (1),

n → ∞ olarak. N ′ ∼ (υ / τ) n olduğundan, gerektiği gibi λ / τ = ψ / υ olmalı ve bu argüman, aşağıdaki teoremin temelidir.

Teorem 10.4 (Leadbetter 1983) eğer D (un) holdswithun = anx + bnforeachxsuchthat G ̃ (x)> 0 ve P [( M n – bn) / an ≤ x] bir miktar x için birleşir, sonra bazı sabitler için θ ∈ [0, 1].

Θ sabiti aşırı indeks olarak adlandırılır ve bire eşit olmadığı sürece bağımsız ve durağan diziler için sınırlayıcı dağılımlar aynı değildir. Eğer θ> 0 ise, o zaman G uç bir değer dağılımıdır, ancak G ̃’dan farklı parametrelere sahiptir. Özellikle, (μ, σ, γ) G’nin parametreleri ve (μ ̃, σ ̃, γ ̃) G ̃ parametreleriyse, o zaman bunların ilişkisi veya γ = 0 ise, μ = μ ̃ + σ log θ ve σ = σ ̃. Uç değer endeksinin the değişmeden kaldığını gözlemleyin.

Örnek 10.5 Örnek 10.3’teki türetme, ARMAX işleminin aşırı endeksinin θ = 1 – a olduğunu gösterir. Daha genel olarak, hareketli maksimum işlemdir. (10.1)

Her iki toplamı da ayrı ayrı ele alıyoruz. İlk toplam, pozitif tamsayı m için ile sınırlanabilir.

N to 1 􏰮 max1≤j≤n αi + j → 0’ı n → ∞ olarak elde etmek için m sonsuza eğilimli olsun. İ≥0 için ikinci toplam, α (1) = maxj≥0 αj olsun. Max0≤j≤i aj → a (1) i → ∞ olduğundan, n → ∞ olarak n − 1 􏰮n − 1 max0≤j≤i αj → α (1) var. Birlikte θ = α (1) elde ederiz. 

UV indeksi 9
Uv index Nedir
Türkiye UV Haritası
Dünya UV Haritası
uv-indeksi d-vitamini
UV indeksi corona
Uv İndeksi ne zaman yükselir
UV İndeksi

Asimptotik Bağımsızlık

Θ = 1 durumu bağımsız süreçler için doğrudur, ancak bağımlı süreçler için de doğru olabilir. Aşağıdaki koşul (Leadbetter 1974) D (un) ile müttefik olduğunda yeterlidir.

asn → ∞.Sincethesum, 􏰮rn P (X> u, X> u) ‘dan daha büyük değildir, bu n j = 2 1 n j n, D ′ (un) tutarsa ​​tatmin olur. Uzun menzilli bağımlılığı kontrol eden D (un) koşulunun aksine, D ′ (un) koşulu, aşırı düzeylerde süreçteki kısa menzilli bağımlılık miktarını sınırlar.

Özellikle, bir blokta birden fazla aşımı gözlemleme olasılığının ihmal edilebilir olduğunu varsayar.

Örnek 10.7 α = 0 olduğunda, ARMAX işlemi (10.4) bağımsızdır ve D ′ (un) koşulu geçerlidir. Diğer yandan,

  • P [X1> un, X2> un]
    = 1 − P [X1 un] −P [X2 ≤un] + P [X1 un, X2 ≤un] = 1−2exp (−1 / un) + P [X1 ≤un, (1 − α) Z2 ≤un]
    = 1 – 2 exp (−1 / un) + exp {(α – 2) / un}
    böylece nP [X1> un, X2> un] → α / x bazı 0 <x <∞ için un = nx olduğunda, yani α> 0 ise D ′ (un) başarısız olur.

Pozitif Aşırı İndeks

Θ = 0 durumu patolojiktir, ancak imkansız değildir, bkz. Denzel ve O’Brien (1975) veya Leadbetter et al. (1983), s. 71. Sürecin örnek maksimum Mn’sinin, ilişkili bağımsız dizinin örnek maksimum M n’sinden daha küçük düzende olmasını gerektirir. Ayrıca, en az bir aşımı olan bir blokta beklenen aşım sayısı sonsuza yakınsar.

İstatistiksel çıkarım amacıyla, 0 <θ ≤ 1 olduğunu varsaymak uygun olacaktır. Yeterli bir koşul, aşağıdaki Koşul 10.8’de olduğu gibi, büyük bir X1> un değerinin etkisinin zaman içinde yalnızca sonlu bir şekilde uzağa ulaşmasıdır. 0 ≤ j ≤ k tamsayıları için, Mj, k = max {Xj + 1, …, Xk} (max∅ = −∞ ile) ve Mk = M0, k anlamına gelir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.