Devam Ettirme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – 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

Devam Ettirme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

25 Şubat 2021 Devam ettirme bulmaca Devam ettirmek CodyCross YouTube Premium ücretsiz deneme iptal etme youtube.com paid memberships 0
Piyasa Dalgalanmaları Riski – Deniz Hukuku – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev 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.

Eşitleme fonksiyonu, e equY (x), eˆY (X) dağılımını Y’nin dağılımıyla eşleştirmesi beklenir, ancak daha önce de belirttiğimiz gibi, iki dağılım ayrık olduğundan bu tamamen mümkün değildir. Bölüm 4.2’de tartıştığımız gibi, moment hesaplamalarını yapmak için eˆY (X) ‘in ilk birkaç momentini rˆ ve s using kullanarak Y’nin karşılık gelenleriyle karşılaştırarak eˆY (X)’ in Y’nin dağılımına ne kadar yaklaştığını araştırabiliriz.
Tablo 8.6, Bölüm 4’te tartışıldığı gibi “eşitlenen” puanın boyutunun yüzdeleri olarak bu anlar arasındaki farkları vermektedir. Momentler, birinciden onda birine kadar değişir. Tablo 8.6, X’den Y’ye ve Y’den X’e her iki yönde eşitleme için değerler verir.
Gördüğümüz gibi, bu momentler arasındaki tutarsızlık X’den Y’ye eşitlik için yüzde -0,0 ile -1,2 arasında ve Y’den X’e eşitliği için yüzde 0,0 ile 0,5 arasında değişmektedir. Bu farklılıklar çok küçüktür ve KE’nin eY (X) ile Y ve eX (Y) ile X’in eşleşmesini ne kadar iyi başardığını gösterir.

Standart Eşitleme Hatası

Yukarıda verilen eşitleme fonksiyonunun SEE’sini hesaplamak için, Bölüm 5’ten Teorem 5.4’ü uygulayacağız.
UR, US, VR ve VS, Tablo 5.5’te verilen JDFC’nin matris girdileridir ve || v || 2 = 􏰌 v2, v vektörünün karesi Öklid normudur.
Tablo 5.5’ten, SG Tasarımı için UR = U = k CPk, US = 0, VS = 0 olduğu anlaşılmaktadır.
Matrisler CPk, CP matrisinin bloklarıdır. Bölüm 8.1’in sonunda tanımlanan 441 × 7-matris, CP, her biri 21’e 7 boyutunda olan 21 bloğa bölünmüştür.
Tablo 8.7, her bir puan değerinde değerlendirilen, hem X hem de Y’yi X’i eşitleyen iki eşitleme işlevi için standart eşitleme hatasını gösterir. Bu örnekte, SEE’ler noktalara göre değişir. 0,0766 ila 0,2254 ham puanŞekil 8.10 eşitleme işlevi için standart eşitleme hatasını gösterir.

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.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.