Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (20) – 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

Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (20) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

11 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Doğrusal OLMAYAN regresyon örnek Ödevcim Akademik Örneklem regresyon fonksiyonu Regresyon Analizi aşamaları Regresyon analizinin faydaları Regresyon modellerinin fonksiyon yapıları Regresyon yöntemleri 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (20) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Diğer Regresyon Tahmincileri

Hill tahmincisi, kuantil grafiğin nihai sağ ucundaki eğimin oldukça naif bir tahmincisi kullanılarak Pareto kuantil grafiğinden elde edilmiştir. Elbette, Pareto kuantil grafiğinin en yüksek k noktalarında daha esnek regresyon yöntemleri uygulanabilir. Bu program ayrıntılı olarak Schultze ve Steinebach (1996), Kratz ve Resnick (1996) ve Cso ̈rgo ̋ ve Viharos’ta (1998) gerçekleştirilmiştir. Daha matematiksel ayrıntılar için bu makalelere başvuruyoruz ve kendimizi burada tahmin edicilerin türetilmesi ile sınırlıyoruz.

(i) Bölüm 4.2’de ele alındığı gibi Pareto kuantil grafiğine uyan ağırlıklı en küçük kareler, ağırlıklı en küçük kareler tahmininin Cso ̈rgo ve diğerleri tarafından tanıtılan çekirdek tahmin edicileri sınıfına yol açtığını gösteren biçimde yeniden yazılabilir. (1985). Burada K, farklı ağırlıkları farklı sipariş istatistikleriyle ilişkilendiren bir çekirdek işlevini belirtir. Bununla birlikte, dışarıdan (0,1] destekli çekirdek işlevlerini de ele alır.

Optimal K seçimi mümkündür, ancak pratikte yönetilmesi zordur. Aralıkların ağırlıklandırılması Zi, k’nin bir fonksiyonu olarak tahminlerin grafiklerinin, örneğin bitişik k değerlerinin oldukça farklı tahminlere yol açabildiği Hill tahmin edicisine kıyasla daha pürüzsüz olması avantajına sahiptir.

Hill tahminlerinin k’nin bir fonksiyonu olarak düzgün olmama sorunu başka bir yolla çözülebilir: bir eğim γ tahminine sahip basit kısıtsız en küçük kareler ve örneğin say kesişim noktası olmadan bile daha düzgünlük sağlayabilir. bir çekirdek işlevinin kullanımı. Hatları QQ grafiklerine ve özellikle çift logaritmik grafiklere uydurma prosedürü, 1940’ların sonlarından itibaren Zipf’e kadar izlenebilir. Ancak son zamanlarda, bu prosedür daha derinlemesine incelenmiştir.

Bu, Schultze ve Steinebach (1996) ve Kratz ve Resnick (1996) ‘de önerilen tahmin edicidir. Cso ̈rgo ̋ ve Viharos’ta (1998), bu tahmincinin asimptotik özellikleri gözden geçirilmiştir. Bu yazarlar aynı zamanda, yine ağırlıklı en küçük kareler algoritması ile motive edilebilecek bu tahmin edicinin bir genellemesini önermektedir: burada J, 0’a entegre olan (0,1) üzerinde tanımlanan artmayan bir fonksiyondur. Cso ̈rgo ̋ ve Viharos (1998 ) bazı θ> 0 için tipin ağırlık fonksiyonlarını J kullanmayı önerin.

Regresyon analizinin faydaları
Regresyon modellerinin fonksiyon yapıları
Regresyon kavramı nedir
Regresyon analizinin Avantajları
Örneklem regresyon fonksiyonu
Regresyon Analizi aşamaları
Regresyon yöntemleri
Doğrusal OLMAYAN regresyon örnek

Log-aralıkları ve Asimptotik Sonuçların Temsili

Bu bölümde, Hill tahmincisinin en önemli matematiksel özelliklerini ve yukarıda tartışıldığı gibi bazı seçilmiş genellemeleri araştırıyoruz. Özellikle, asimptotik önyargı ve asimptotik varyans için ifadeler öneriyoruz. Bu sonuçlar daha sonra uyarlanabilir k seçimini tartıştığımızda yardımcı olacaktır. Verilen sonuçlar, yukarıda belirtilen sorunların bir kısmı için çözüm sağlanmasına da yardımcı olabilir.

Bölüm 4.2.1 (iii) ‘de, Hill’in tahmin edicisinin, ölçeklenmiş günlük aralıklarının basit bir ortalaması olarak yazılabileceğini ortaya çıkardık:

  • (logXn − j + 1, n − logXn − j, n).

Şimdi bu aralıkları ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Tartışmaya başladığı gibi devam ediyoruz4.2.1 (iii), sıkı Pareto dağıtımları durumunda bunu bulduk;

  • Z j = D γ E j, j = 1,. . . , k,

{Ei ile; 1 ≤ i ≤ n} ortalama 1 ile üstel dağılımdan bir örneklem aşağıda verilmiştir. Sözleşmelerimize uygun olarak, onların sıra istatistikleri daha sonra şu şekilde gösterilir:

  • E1, n ≤E2, n ≤ ··· ≤En − k + 1, n ≤ ··· ≤En, n.

Olasılık integral dönüşümünün çift kullanımı, bağlantı eşitliklerine yol açar.

  • X j, n = D U (e E j, n), 1 ≤ j ≤ n. (4. 2)

Üstel bir örneklemin kullanılmasının ana nedeni, A. Re ́nyi tarafından keşfedilen, ikinci dağılımın sıra istatistikleri hakkındaki dikkate değer bir özellikte yatmaktadır. Aslında,

  • En − j + 1, n − En − k, n 1≤j≤k <n

burada {Ei, 1 ≤ i ≤ n – 1} yine ortalama 1 olan üstel bir örnektir. Bu denklemden, örneğin, üstel sıra istatistiklerinin beklentileri çıkarılabilir.

Şimdi yukarıdakileri, kuyruk kuantil fonksiyonu U’nun ikinci dereceden özellikleriyle birleştiriyoruz. Buradan, bazı β> 0 ve b ∈ R − β için log lU’nun (C − β (b)) ‘yi sağladığını varsayıyoruz. Bu yazabileceğimiz anlamına gelir.

  • 􏰘1 + h − β (u) b (x) + o (b (x)) 􏰙.

İkinci dereceden koşulu (4.4) kullanarak, Zj = j (logXn − j + 1, n −logXn − j, n), j = 1, …, k ölçekli aralıkların dağılımını genişletiyoruz. Bu sonucu kullanmanın bir yolu, sağdaki log terimini aşağıdaki gibi eşitsizliklerle değiştirmektir.

Hk, n = 1 􏰓k Zj’den beri Hill tahmincisi için evrensel, stokastik eşitsizlikler verir. Diğer bir olasılık, y k j = 1 küçük için log (1 + y) yaklaşımlarına bakmaktır. Her şeyden önce, y küçük için, h − β (ey) = y (1 + o (1)) olduğunu görmek kolaydır. Sonra, (4.5) ‘teki b (x) argümanının davranışına biraz daha fazla içgörü kazanmalıyız. N → ∞ olduğunda j / n → 0 olduğu sürece, En − j, n / log (n / j) ⇒P 1’e sahibiz.

Bu şu anlama gelirEj ile dağılımda j log (1 + Wn, j) ‘yi yaklaşık olarak bulabileceğimizi, aşağıdaki yaklaşık gösterime götürür: n + 1 j + 1. Bu nedenle, biz veya b’nin normal varyasyonunu indeks −β ile kullanarak, yukarıdakiler, (4.8) ‘in ispatının sadece bir taslağıdır. Beirlant ve ark. (2002c), aşağıdaki sonuç kanıtlanmıştır. Benzer sonuçlar Kaufmann ve Reiss (1998) ve Drees ve ark.’da bulabilirsiniz.

Teorem 4.1 Varsayalım (4.4) tutar. Sonra rastgele değişkenler Rj, n ve standart üstel rasgele değişkenler Ej (her n’den bağımsız) vardır, öyle ki k, n → ∞ ve k / n → 0, burada eşit olarak i = 1, …, k olur.

Hill tahmincisi ile ilgili bazı sonuçları çıkaralım.

(i) Hill tahmincisinin asimptotik eğilimi, eksponansiyel temsil kullanılarak geriye doğru izlenebilir. Aslında, önyargının ancak bn, k küçükse ve k’nin küçük olmasını gerektirdiğinde küçük olacağını fark ederiz.
(ii) Hill tahmincisinin asimptotik varyansı bundan daha da kolaydır
(iii) Son olarak, Hill tahmincisinin asimptotik normalliği, k, n → ∞ ve k / n → 0 olur.

Bu sonuç, γ için yaklaşık güven aralıklarının oluşturulmasına izin verir. Seviyede (1 – α), bu aralık, önyargı çok önemli değilse, yani β ≥ 1 ise kabul edilebilir bir yaklaşım olarak verilir. Tipik olarak, kbn, k → 0 koşulu, aralığı ciddi şekilde sınırlar güven aralığının çalıştığı k değerlerini belirler.

Yukarıdaki üstel gösterim sonucunun, yukarıdaki sapma varyans ifadelerini resmi olarak türetmek ve bu bölümde daha önce tartışıldığı gibi çekirdek türü istatistikleri için asimptotik normallik sonuçlarını çıkarmak için nasıl kullanılabileceğini özetleyen bu bölümü sonlandırıyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir