Eşik Bağımlılığı – 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

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

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Ergodik Markov zinciri özellikleri Markov zinciri özellikleri nedir Markov zincirleri ve markov süreçleri nedir Yutucu Markov zinciri nedir 0
Eşik Bağımlılığı – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Α = 1 durumunda, ψi’den bağımsız olarak P [A = 0] = 1 olur. Asimetrik negatif lojistik model (Joe 1990)

  • V ∗ (z1, z2) = z − 1 + z − 1 – {(z1 / ψ1) r + (z2 / ψ2) r} −1 / r 12
  • 0 ≤ ψ1 ≤ 1 (i = 1, 2) ve r> 0 için, bkz. (9.13) burada α = −1 / r.
  • İlişkili geçiş dağılımı P [A = 0] = 1 – ψ1 ve
  • P [A≤a] = 1 − ψ − r (ψ − r + ψ − rar) −1 / r − 1, a> 0. 112 olur.

Sınırlama durumunda r = 0, yine P [A = 0] = 1. Bilogistik model (Smith 1990b)

  • V ∗ (z1, z2) = z − 1q1 − α + z − 1 (1 – q) 1 − β 12
  • 0 <α <1, 0 <β <1 için ve q = q (z1, z2) çözdüğünde,

İlişkili geçiş dağılımı;

  • P [A ≤ a] = q1 − α, a> 0, burada q z1 = 1 ve z2 = a olduğunda (10.55) çözer.

Negatif bilogistik model (Coles ve Tawn 1994)

  • V ∗ (z1, z2) = z − 1 + z − 1 – {z − 1q1 + α + z − 1 (1 − q) 1 + β} 1212 α> 0, β> 0 ve q çözdüğü yerde
  • (1 + α) z − 1qα = (1 + β) z − 1 (1 − q) β. 12 olur.

İlişkili geçiş dağılımı;

  • P [A ≤ a] = 1 – q1 + α, a> 0, (10.56)

Burada q, z1 = 1 ve z2 = a olduğunda (10.56) ‘yı çözer. Simetrik modeller ψ1 = ψ2 olduğunda ilk iki modelden veya α = β olduğunda son iki modelden elde edilir.

Markov zinciri Soru çözümü
Markov zinciri Konu anlatımı
Yutucu Markov Zincirleri
Yutucu Markov zinciri nedir
Markov zinciri özellikleri
Ergodik Markov zinciri özellikleri
Markov zincirleri ve markov süreçleri

Ek Konular

Eşik Bağımlılığı

Markov zinciri modeli (10.53), yüksek bir eşiğin ardışık aşımları arasındaki bağımlılığın, eşik yükseldikçe değişmediğini varsayar. Bu, sürecin asimptotik özellikleriyle gerçekten ilgileniyorsak kabul edilebilir. Bununla birlikte, tipik olarak, sürecin çok farklı davranabileceği yüksek, ancak sonlu seviyelerle ilgileniyoruz.

Örneğin, (X1, X2) ‘nin ortak dağılımı, bağımsız marjları olan bir uç değer dağılımının çekim alanı içindeyse, yani X1 ve X2 asimptotik olarak bağımsızsa, o zaman θ = 1 ve kümelenme yok sınır. Bununla birlikte, kümeleme sonlu seviyelerde meydana gelebilir ve eğer θ (u) <1 olduğunu fark edersek, getiri seviyesi tahmini gibi çıkarımlar geliştirilebilir.

Asimptotik olarak bağımlı model (10.53) bu durumda özellikle yetersizdir çünkü θ = 1 ancak X1 ve X2 tamamen bağımsız ise elde edilebilir. Bu bölümde, modeli genişleterek (10.53) ve kuyruk zincirine (10.43) sondan bir önceki yaklaşımı kullanarak uç indeks ve küme istatistiklerinin eşiğe bağlı tahminlerini elde ediyoruz.

(X1, X2) ‘nin ortak kuyruk bölgesi xi ≥ u (i = 1, 2) içindeki dağılımı için model Ledford ve Tawn (1997)’ den alınmıştır; ayrıca bölüm 9.5’e bakın. Özellikle,

  • F ̄ (x 1, x 2): = P [X 1> x 1, X 2> x 2]
  • ≈ (1 − z − 1) + (1 − z − 1) −1 + L (z1, z2) z − c1z − c

burada zi ≈1 / F ̄ (xi) dönüşümdür (10.54), L iki değişkenli yavaş değişen bir fonksiyondur ve c1 ve c2, c1 + c2 ≥ 1’i sağlayan pozitif parametrelerdir. Kuyruk bağımlılığı katsayısı, η, tanımlanmıştır sınıra göre tanımlanır.

  • lim F ̄ (tx, tx) / F ̄ (t, t) = x − 1 / η, 0 <x <∞, (10.58) t → ∞ isη = 1 / (c1 + c2). ifc1 + c2> 1sonra
  • η <1 ve böylece P [X2> x | X1> x] → 0, x → x ∗ gibi, yani (X1, X2) çifti asimptotik olarak bağımsızdır.

Bu durumda, (10.42) ‘de P [A = 0] = 1 elde ederiz ve uç indeks (10.51) birliğe eşittir, yani sınırda kümeleme yoktur.

Tahmin, yeni modele uyarlanan bölüm 10.4.5’in sansürlenmiş olasılığı ile devam eder, L için olası bir parametrik biçim şu şekilde gösterilir;

  • L (z1, z2) = a0 + (z1z2) −1/2 {z1 + z2 – z1z2V ∗ (z1, z2)}, (10.59)

a0 ≥ 0 ve burada V ∗ bölüm 10.4.4’te listelenen parametrik modellerden biridir. C1 = c2 = 1/2 ve a0 = 0 özel durumu, önceki modele (10.53) geri döner.

Şimdi bir küme istatistiğinin uç indeksini veya dağılımını bazı sonlu eşik u1 ≥ u’da bulmak istediğimizi varsayalım. U u1 ile değiştirerek ve burada {Yn} ‘nin (10.43) ile tanımlandığı kuyruk zinciri yaklaşımını (10.46) hala kullanabiliriz.

Bununla birlikte, Ai’yi dejenere limit dağılımından simüle etmek yerine, sondan bir önceki formdan simülasyon yapmak için (10.47) kullanıyoruz.

  • ≈ 1 – λc1 + c2−1a − c2 {c1L (aλ − 1, λ − 1) – λ − 1L1 (aλ − 1, λ − 1)},

λ = F ̄ (v) ile. Bu dağılım, koşullu değişken v’nin belirli değerine bağlı olduğundan, Ai artık aynı şekilde dağıtılmaz: Yi verildiğinde, FA {·; u1 + σ (u1) Yi} ‘den Ai’yi simüle ederiz. Kuyruk zinciri, aşağıdaki gibi sabit bir r zamanı için örneklenebilir. Bölüm 10.4.4, veya Xi = u1 + σ (u1) Yi, u’nun altına düştüğünde durur, bu noktada modelin gerekçeleri kaybolur.

Parametrik Olmayan Tahmin

Ai geçişlerinin dağılımını elde etmek için iki değişkenli bir parametrik model uydurmak gerekli değildir. Geçişler devam ediyor, Zi, X1> u olduğunda (Xi – u) / σ (u) ‘ya yaklaşır. Xi’nin standart üstel olarak dağıtıldığı özel durumda, γ = 0, σ (u) = 1 ve Ai = exp (Xi + 1 −Xi) olur. Bu nedenle {xj} 1≤j≤n verileri için Ai’nin ampirik değerlerini şu şekilde tanımlayabiliriz:
􏰝􏰛􏰜􏰞

  • expx ̃j + i − x ̃j + i − 1: xj> u, 1≤j≤n − i

Burada x ̃j, örneğin ampirik dağılım işlevi tarafından standart üstel kenar boşluklarına dönüştürülen verilerdir. Geçiş dağılımı, bu ampirik değerlere dayalı olarak bir çekirdek yoğunluğu tahmin edici ile tahmin edilebilir (Bortot ve Coles 2000). Böyle bir tahmin aynı zamanda parametrik modellerin uyumunu değerlendirmek için bir yöntem sağlar.

Üst Düzey Markov Zincirleri

D-mertebesinden Markov zincirlerinin aşırılıkları, d ≥ 1, Yun’da (1998, 2000a) ele alınmıştır. Fikirler aynı kalır, ancak uygun yüksek dereceli geçiş olasılıkları, aynı zamanda d düzenine sahip bir kuyruk zincirine yol açar. İstatistiksel modelleme, a (d + 1) – değişken uç değer dağılımını gerektirir, durağanlığı sağlamak için uygun şekilde sınırlandırılır ve bölüm 10.4.5’te olasılığın uygun şekilde genişletilmesi ile donatılmıştır.

Farklı sıradaki modeller arasında seçim yapmak için, düşük sıralı modelin üst sıradaki modelin içine yerleştirilmesi avantajlıdır. Bu durumda modeller, her ikisinin de daha yüksek olasılık açısından değerlendirilmesiyle karşılaştırılabilir: sansürlenmiş olasılığın biçimi, farklı siparişlerin olasılıklarının mutlaka karşılaştırılabilir olmadığı anlamına gelir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.