Dairesel Model – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

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

Dairesel Model – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Güç spektral yoğunluğu Güç yoğunluğu nedir 0
Dairesel Model - Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Dairesel Model

Coles ve Walshaw (1994), (9.2) ‘deki maksimum kararlı süreçler tekniğini kullanarak, sürekli yönlü uzay boyunca sabit bir konumda kaydedilen rüzgar hızlarının yıllık maksimumları arasındaki bağımlılığı açıklayan bir model oluşturur.

Tipik bir fırtınanın ana yönü s ∈ S = (0, 2π] ve kuvveti 0 <r <∞ vardır. V ∈ V = (0, 2π] yönündeki bağıl gücü rfζ (s, v) ‘dir, burada 0 = ζ <∞ ve I0 (ζ) = (2π) −1 􏰧2π exp {ζ cos (s)} ds 0 mertebeden değiştirilmiş Bessel 0 fonksiyonudur. fζ (·, v) fonksiyonu von Mises dairesel konum ve konsantrasyon parametreleri ile yoğunluk sırasıyla gerçekleşir.

(9.2) ile, belirli bir yılda V0 ⊂ (0, 2π] yön koleksiyonunda kaydedilen ve standart-Fre chet marjlarına dönüştürülen maksimum rüzgar hızlarının (Zv: v ∈ V0) ortak dağılımı şöyledir;

  • P [Zv ≤ zv, ∀v ∈ V0] = exp – max {z − 1fζ (s, v)} ds

0 <zv <∞ için. Büyük ζ değerleri, tek bir yönde yüksek oranda yoğunlaşmış profillere karşılık gelir, ζ → ∞ sınırı bağımsız Zv’ninkidir. Öte yandan, ζ = 0 sabit bir profil ve tam bir bağımlılık verir.

Dirichlet Modeli

Aşağıdaki model, (9.4) ‘ün yapısının bir örneğidir. Α1 ve α2 pozitif sayıları için, bunun bir Beta dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonu olduğunu gözlemleyin. (9.3) ‘te j = 1,2 için mj = αj / (α1 + α2) var, böylece (9.4) ile bazı hesaplamalardan sonra elde ederiz.

u∈Sd üzerinde, j = 1, …, d için αj> 0 parametreleriyle. J. momenti mj = αj / (α1 + · · · + αd) olduğu için (9.5) ‘den spektral yoğunluğu elde ederiz. Coles ve Tawn’da (1991) Dirichlet modeli olarak adlandırılan ω ∈ Sd için de geçerlidir.

Parçalı Cebirsel Spektral Yoğunluk

İki değişkenli durum için Nadarajah (1999), (8.28) ‘de nokta kütleleri 0, 0 <θ <1 ve 1 olan ve spektral yoğunluğu h (0, θ) ve (θ, 1) olan bir spektral ölçüm H önermektedir.

Parametre aralıkları x∈ {0, θ, 1} için α≥0, β≥0, r> −1, s> −1 ve γx ≥0 şeklindedir. Αθr = β (1 – θ) s koşulu, h’nin θ’da sürekli uzatılabilmesini sağlar.

Bileşen Bazlı Maxima

{Y1, …, Yk}, d-değişkenli aşırı değer dağılım fonksiyonundan bağımsız bir örnek olsun. Bu bölümde, G’nin nasıl tahmin edileceğini açıklıyoruz. Ayrıca, bağımlılık yapısının G, çok değişkenli bir uç değer dağılımınınki iken, kenar boşlukları keyfi, yani,

  • G (y) = exp [−l {- log G1 (y1),. . . , – günlük Gd (yd)}],

bazı kararlı kuyruk bağımlılık fonksiyonu l ve keyfi sürekli dağıtım fonksiyonları için Gj olur.

Bu tahmin problemleri bir takım durumlarda ortaya çıkabilir. En tipik olanı, Y i’nin bazı temel serilerin değişken blokları üzerinde bileşen-bazlı maksimumlar olarak görülebildiği yerdir, {X1,. . . , Xn}

km = n. Xr gözlemlenebilir veya olmayabilir. Örneğin, Xrj’nin belirli bir nehrin j = 1, …, d konumunda r = 1, …, n’deki maksimum su yüksekliğini gösterdiğini varsayalım. Bloklar yıllara (m = 365) karşılık geliyorsa, Yij j konumunda i yılında maksimum su yüksekliğidir.

J konumunda bir setin veya barajın yüksekliği yj ile, i yılında d konumlarından herhangi birinde sel olmaması olasılığı G (y) = P [Y i ≤ y] ‘dir. Bu metodoloji aslında Gumbel (1958) tarafından zaten savunulan yıllık maksimum yaklaşımın çok değişkenli genelleştirmesidir.

Tarihsel olarak, çok değişkenli aşırı uçların olasılık teorisine dayanan çok değişkenli aşırı değer istatistiklerinin başlangıcına işaret eder (Gumbel ve Goldstein 1964).

(9.19) ‘da, Xr’nin bağımsız veya aynı şekilde dağıtılmış olması gerekmez. Su yüksekliği örneğinde, Xr kesinlikle yıl içi mevsimselliğin yanı sıra zamansal bağımlılığa da sahip olacak ve yüksek su seviyeleri arka arkaya birkaç gün devam edecektir.

Yine de, uzun menzilli bağımlılığın yokluğunda, tüm bir yıl boyunca toplanan gözlemler üzerinden maksimum alma işleminin, çok değişkenli bir uç değer dağılımından yaklaşık olarak bağımsız bir örnek oluşturması makul olarak beklenebilir.

Beyaz gürültünün spektral yoğunluğu nedir
Güç spektral yoğunluğu
Güç spektral yoğunluğu örnek
Güç spektral yoğunluğu formülü
Güç spektral yoğunluğu MATLAB
Güç yoğunluk spektrumu nedir
Bir işaretin spektral güç yoğunluğu
Güç yoğunluğu nedir

Çok değişkenli aşırı değer bağımlılığı yapısını tahmin etme sorunu, aşırı değer istatistiklerinin dışında da ilgili olabilir. Spesifik olarak, aşırı değerli kopulalar, pozitif ilişkiye sahip kopulalar sınıfının büyük, parametrik olmayan ancak yine de yönetilebilir bir alt sınıfını oluşturur. Bu anlamda, pozitif ilişkinin makul bir varsayım olduğu rastgele vektörlerin bağımlılık yapısının modellenmesinde faydalı olabilirler.

Elbette, büyük gözlem blokları üzerinde yalnızca bileşen-bazlı maksimumları korumak, tek değişkenli durumda olduğu gibi, veri israfıdır. Çok değişkenli kurulumda, ek problem, bileşen-bazlı maksimum vektörün tipik olarak bir gözlem olmamasıdır, çünkü değişkenlerin her birindeki maksimum gözlemlerin aynı anda meydana gelmesi gerekmez. Bölüm 9.4’te, bu nedenle, çekim alanındaki bir dağılımdan rastgele bir örneğe dayalı olarak çok değişkenli bir uç değer dağılımını tahmin etmenin daha gerçekçi problemini ele alacağız ve böylece Bölüm 4 ve 5’in tek değişkenli durumundaki tanıdık eşik yaklaşımlarını çok değişkenli durumlarla açıklar.

Genel olarak iki yaklaşım vardır: parametrik olmayan (bölüm 9.3.1) ve parametrik (bölüm 9.3.2). Parametrik olmayan yaklaşımda, iki değişkenli duruma odaklanıyoruz, tahmin problemi genellikle bölüm 8.2.5’te tanıtılan Pickands bağımlılık fonksiyonu A’nın nasıl tahmin edileceği şeklinde formüle edilir.

Parametrik yaklaşımda, bilinmeyen kopulanın, genellikle bölüm 9.2’de açıklanan ailelerden biri olan belirli bir parametrik aileye ait olduğu varsayılır. 

Her iki yaklaşımda da, pratikte G’nin sınırlarının bilinmemesi komplikasyonu ortaya çıkar. Seçeneklerden biri, marjları tek değişkenli aşırı değer dağılımları ile modellemektir. Öte yandan, marjlar hakkında herhangi bir varsayımda bulunmak istemiyorsak, alternatif, ampirik dağılımlarla marjları tahmin etmekten oluşur.

Her durumda, bunun yarı veya parametrik olmayan bir bağlamda nasıl yapılacağı açık olmasa da, marjları tahmin etme zorunluluğundan kaynaklanan istatistiksel belirsizliğe uygun şekilde kredi verilmelidir.

Parametrik Olmayan Tahmin

Rastgele çiftin (Y1, Y2) sürekli kenar boşlukları G1 ve G2 olan ve aşırı değer bağımlılığı yapısıyla dağıtım fonksiyonu G olsun, yani, A, bir Pickands bağımlılık fonksiyonudur. Bu durumda;

  •  = – log G1 (Y1) ve η = – log G2 (Y2) çiftinin ortak hayatta kalma fonksiyonu
  • Ξ ve η’nin standart bir üstel dağılıma sahip olduğunu gözlemleyin.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.