Devam Ettirme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
X ve Y’nin iki değişkenli dağılımının uyumunun daha ayrıntılı bir incelemesi için iki koşullu dağılım kümesini inceliyoruz (X verilen Y ve Y verilen X). X ve Y arasındaki bağımlılıkları, iki uygun koşullu dağılımın koşullu ortalamalarını ve standart sapmalarını hesaplayarak ve bunları gözlemlenen iki koşullu dağılım için karşılık gelen değerlerle karşılaştırarak özetliyoruz. Şekil 8.3–8.6 bunların grafiğini çizer.
Bu dört grafik, modeldeki iki uyumlu koşullu ortalama fonksiyonunun verilerdeki karşılık gelen koşullu ortalamaları doğru bir şekilde izlediğini göstermektedir. Şekil 8.5 ve 8.6’da koşullu standart sapmaların daha zayıf takibi vardır, ancak bu beklenen bir durumdur ve eğilimler dikkate değer ölçüde benzerdir.
Tahmin edilen ortak olasılıklara ek olarak, pkjk, tatmin edici bir log-lineer model programının çıktısı, pˆjk’nin standart hatalarını hesaplamak için gerekli olan ve SEE’yi hesaplamak için kullanılan “C-matrislerini” içerecektir. Bölüm 5’te anlatılmıştır.
Bölüm 7’deki Örnek 1 ile karşılaştırıldığında, bu örnekte sadece bir C-matrisi vardır, CP, çünkü tahmin edilecek dağılım iki değişkenlidir ve numunenin alındığı yalnızca bir popülasyon, P vardır. CP çok büyük bir dizidir (441 × 7) ve bu nedenle burada rapor edilmeyecektir.
Dolayısıyla, v (Pˆ), Σv (Pˆ) ‘nin tahmini kovaryans matrisi, Σ v (P) = CPC tP olacak şekildedir, burada CP, TP’ye göre bir JK (= (21) (21) = 441) (= 7 ) Teorik 3.1’deki gibi tanımlanan matristir.
Puan Olasılıklarının Tahmini
SG Tasarımında, tahmini ortak olasılıklar {pˆjk} doğrudan hedef popülasyonda elde edilir, T olan P’dir. Bununla birlikte, EG Tasarımının aksine, rˆ jk j ve sˆk elde etmek için düzleştirilmiş {pˆ} ‘yi daha da dönüştürmemiz gerekir . Bölüm 2’de açıklanan bu doğrusal dönüşüm, Tasarım Fonksiyonu, DF’dir.
Pˆjk, örnek verilere dayalı {pjk} tahminleri {njk} olsun. Daha sonra rˆ ve sˆ, (2.11) ve (2.12) ile açıklanan SG Tasarım Fonksiyonu aracılığıyla hesaplanır, yani, rˆ = Mv (Pˆ) ve sˆ = Nv (Pˆ), (8.2) burada M ve N, (2.9’da açıklanan matrislerdir) ) ve (2.10).
Tablo 8.5, {rˆ} ve {sˆ} ‘nin düzleştirilmiş değerlerini dört anlamlı jk basamağına vermektedir; Tasarım Fonksiyonu, DF uygulanarak elde edilirler veya başka bir deyişle, Tablo 8.3 veya 8.4’te rapor edilen uyan iki marjinal dağılımın örneklem büyüklüğüne bölünmesiyle elde edilirler.
Devam ettirme bulmaca
YouTube Premium ücretsiz deneme iptal etme
Devam ettirmek CodyCross
youtube.com paid memberships
Devam Ettirme
(2.2) ‘de X ve Y test puanları için tanımlanan puan olasılıkları ile ilişkili cdf’ler. FˆhX (x) veGˆhY (y), Fˆ (x) ve Gˆ (y) için sürekli yaklaşımlardır. Devam eden cdf’ler, sırasıyla (4.5) ve (4.8) ‘de açıklandığı gibi hesaplanır.
Bölüm 4.2’de açıklandığı gibi, hX ve hY, (4.30) ‘da verilen kriteri en aza indirmek için seçilir, yani,
PEN1 (hX) + K × PEN2 (hX),
Sırasıyla (4.27) ve (4.29) ‘da tanımlanan PEN1 ve PEN2 ile. K ağırlığı 1 idi. Bu örnekte PEN2’nin etkisi yoktu. Bu örnek için elde edilen optimal hX ve hY değerleri sırasıyla 0.61225 ve 0.663940 idi. Şekil 8.7, bu örnek için cdf’in FˆhX ve GˆhY’sini göstermektedir.
Eşitleme
Fˆ (x) ve Gˆ (y) ‘ye sürekli yaklaşımlar mevcut olduğunda, eşitleme fonksiyonlarını (4.31) ve (4.32) ile hesaplıyoruz, yani eşitleme fonksiyonları
eˆ Y (x) = Gˆ – 1 (Fˆ h X (x)), hY
Bölüm 7’de daha önce açıklandığı gibi, eşitleme fonksiyonunun değerine genellikle yalnızca X’in her ham puanı için ihtiyacımız vardır. Bu nedenle, hesaplamamız gerekir.
Bu örnekte hesaplanan iki eşitleme işlevi, Şekil 8.8. Bu iki eşitleme işlevi ve karşılık gelen doğrusal eşitleme işlevleri arasındaki farklar, hem X’den Y’ye hem de Y’den X’e Şekil 8.9’da gösterilmiştir.
Grafiklerin gösterdiği gibi, bu örnekte hem eˆY (x) hem de eˆX (y) neredeyse doğrusaldır. KE kullanılarak elde edilen eşitleme işlevleri ile doğrusal eşitleme işlevi arasındaki maksimum fark, x = y = 20’de oluşur (bkz. Şekil 8.9). Bu fark, eşitlemenin her iki yönü için bir ham puan noktasından daha azdır.
Standart Eşitleme Hatası
Eˆ (x) ve Lin (x) YY Arasında Karar Verme
(4.26) ve Teorem 1.1 birleştirildiğinde, hX ve hY bant genişliklerinin her ikisi de büyük olduğunda, KE eşitleme işlevi standart doğrusal eşitleme işlevine çok yakın olur çünkü Teorem 1.1’deki şekil farkı işlevi bu durumda neredeyse sıfırdır. Bu örnekte, LinY (x) hX = hY = 20 seçilerek hesaplanmıştır.
Devam ettirme bulmaca Devam ettirmek CodyCross YouTube Premium ücretsiz deneme iptal etme youtube.com paid memberships