Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (22) – 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 – (22) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

11 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Günlük hayatta olasılık Hayat ve Olasılık Klasik olasılık nedir Ödevcim Akademik Olasılığın olasılığı Olasılık nedir Olasılık Tarihçesi Sübjektif olasılık 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (22) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Olasılık Görünümü

Alternatif olarak, Beirlant ve ark. (2004) olasılık görüşünün ikinci dereceden bir iyileştirmesini kullanmayı önermektedir. Hill tahmincisinin göreli fazlalıkların koşullu dağılımının yaklaşıklığını takip ettiği 4.2.1 (ii) ‘de tartışılan yaklaşımı takip ederek Yj: = Xn − j + 1, n / Xn − k, n, j = 1, …, k, byastrictParetodistribu- tion, bu yaklaşım zayıfsa Hill tahmincisinin bozulacağı iddia edilebilir. Ft (x) = P (X / t ≤ x | X> t) ‘nin a’dan ayrılışını açıklamak için. yani, katı Pareto dağılımı için, lF’nin (3.14) karşıladığı varsayımını kullanırız:

  • x − 1 / γ (1 + h − τ (x) B (t) + o (B (t))),

burada τ> 0 ve B, −τ indeksi ile düzenli olarak sonsuzda değişir. Koşul (4.13) şu şekilde yeniden ifade edilebilir:

  • 1 – Ft (x) = x − 1 / γ [1 – B (t) τ − 1 (x − τ – 1) + o (B (t))], t → ∞ olarak.

Hata terimini sildiğinizde, bu, orijinal Pareto yaklaşımını iki Pareto dağılımının bir karışımı ile bir yaklaşıma çevirir. Şimdi fikir, çarpımsal fazlalıklara Yj, j = 1, böylesine karışık bir Pareto dağılımını sığdırmaktır. . . , k, bilinmeyen kuyruğun daha doğru tahminini hedefliyor.

Böyle bir düzensiz Pareto dağılımı daha sonra hayatta kalma işlevi tarafından tanımlanır.

  • 1 − G (x; γ, c, τ) = (1 − c) x − 1 / γ + cx − 1 / γ − τ

biraz c ∈ (−1 / τ, 1) ve x> 1 ile. c = 0 ise, bu karışımın sıradan Pareto dağılımıyla çakıştığını gözlemleyin.

C ↓ 0 için şunları yazabiliriz;

  • 1 − G (x; γ, c, τ) = 􏰴x [1 + γc (1 − x − τ)] 􏰵 − 1 / γ + o (c)
  • = 􏰴x [(1 + γc) −γcx − τ)] 􏰵 − 1 / γ + o (c).

Pratikte bu noktada ortaya çıkıyor;

  • G ̄ P P D (x) = x – 1 / γ [(1 + γ c) – γ c x – τ] – 1 / γ

maksimum olabilirlik yöntemine iyi uyuyor ve tahmin ediciler şu şekilde hesaplanıyor;

  • γˆ + + PPD (4. 1 4), cˆ + PPD ve τˆPPD.

Olasılık yüzeyinin τ cinsinden oldukça düz olduğu görülebilir, böylece optimizasyon, genelleştirilmiş doğrusal modeldeki (4.8) β tahminiyle karşılaştırılabilir şekilde dikkatle ele alınmalıdır.

Tedirgin Pareto dağılımı (4.14), Bölüm 5’te derinlemesine tartışılacak olan genelleştirilmiş Pareto (GP) dağılımını aşağıdaki şekilde genişletir. Aşırı istatistiklerde, rastgele bir değişken Y’nin mutlak aşımlarının, yeterince yüksek bir eşiğin u üzerindeki mutlak aşımlarının genelleştirilmiş Pareto dağılımına göre dağılımını tahmin etmek yaygın bir uygulamadır.

Olasılık nedir
Günlük hayatta olasılık
Sübjektif olasılık
Olasılık Tarihçesi
Olasılığın olasılığı
Klasik olasılık nedir
Hayat ve Olasılık
Olasılık teorisi

Aşırı Miktarlar ve Küçük Aşma Olasılıkları

Kuantil bakış açısıyla ilgili önceki bölümlerde, Pareto kuantil grafiğinin nihai olarak doğrusal bir kısmına düz bir çizgi yerleştirdik. Bu ruhla devam ederek ve daha önce de özetlenen büyük nicelikleri ve küçük aşma olasılıklarını tahmin etme ilkesini izleyerek, şimdi bir Pareto tipi model altında aşırı kuantilleri tahmin etme konumundayız. Bununla birlikte, olasılık görüşü, mevcut yöntemlerin alternatif bir yorumuna izin verir.

 Miktarların ve geri dönüş dönemlerinin birinci dereceden tahmini

İlk olarak Hill tahmincisine dayanan Weissman (1978) tarafından önerilen basit yaklaşımı tartışıyoruz.

Q (1 – p) için bir tahminci türetmek için bir Pareto kuantil grafiğinin doğrusal regresyonuna dayanan Pareto indeksi tahmin yöntemini kullanıyoruz. Pareto kuantil grafiğinin nihai doğrusallığının en büyük k gözlemlerinden (sonsuzluğa kadar) devam ettiğini varsayarsak, yani katı Pareto modelinin bu eşiğin üzerinde kaldığını varsayarsak, denklem ile çizgi boyunca tahmin yapabiliriz.

Usingk􏰘En − k, n − logn􏰙 → D N (0,1) ‘i k, n → ∞ ve k / n → 0 olarak tekrar kullanma, Zj ölçekli aralıkların üstel gösterimi ile birlikte, Weissman tahmin edicisinin asimptotik varyansı ve sapması için ifadeleri logaritmalı ölçekte

p = pn → 0 ve npn → c> 0, n → ∞ olarak yazarız.

Asimptotik beklentiyi E∞ ile ifade ediyoruz. Bu şekil qˆ (1) (düz çizgi), qˆ + (kesik kesik çizgi) ve qˆ (0) (bro- k, p k, p k, p
ken çizgisi) p = 0.0002 ile Burr (1,0.5,2) dağılımından n = 1000 boyutunda 100 simüle edilmiş örnek için, k = 5,. . . , 200 hesaplaması yapılır. Yatay çizgi, Q (1 – p) ‘nin gerçek değerini gösterir.

Burada γˆ +, βˆ ve bˆk, n (4.8) ‘e dayalı maksimum olasılık tahmin edicilerini gösterir. Bu tahminci, Matthys ve Beirlant’da (2003) daha ayrıntılı olarak incelenmiştir. Diğerlerinin yanı sıra, γˆ + ve qˆ (1) ‘nin asimptotik dağılımının oldukça basit olduğu kanıtlanmıştır.

ML k, p 􏰍 􏰎4 ilar. Aslında, (4.18) ile karşılaştırıldığında, asimptotik varyans artık (4.18) ‘de γ 2 yerine γ 2 1 + β β olur. Denklemin (4.20), küçük aşım olasılıklarını tahmin etmek için de kullanılabileceğini unutmayın. Nitekim, qˆ (1) ‘i yüksek bir seviyede sabitlemek, (4.20), p için sayısal olarak k, p çözülebilir. P için ortaya çıkan tahminci pˆ (1) ile gösterilecektir.

Olasılık Görünümü

Bölüm 4.5.2’de özetlenen yaklaşımı takiben, karışık bir Pareto dağılımını göreceli fazlalıklara uydurma Yj, j = 1,. . . , k, Xn − k, n eşik değerinin üstünde, aşağıdaki kuyruk tahmin edicisi ile sonuçlanır.

  • G ̄PPD (x / Xn − k, n; γˆ +, cˆ +, τˆ +)

Burada G ̄PPD, bölüm 4.5.2’de sunulan tedirgin Pareto dağılımının (PPD) (4.14) hayatta kalma fonksiyonunu gösterir. Pˆ (2) ‘yi küçük bir değere sabitlemek, (4.21), k, x, x için sayısal olarak çözülebilir ve bu da aşırı bir kuantil tahmincisi verir. Bu tahminci qˆ (2) ile gösterilecektir. 

Bir örnek: SOA Grubu Sağlık Sigortası Verileri

Aşırı değer endeksi ve aşırı miktarlar için yukarıda açıklanan tahmin edicilerin kullanımını SOA Grubu Sağlık Sigortası verileriyle gösteriyoruz. Şekil 4.7 (a) ‘da, k’ye karşı 1991 iddia verileri için γˆ + (düz çizgi), Hk, n (kesik çizgi), γˆ + (kesik-noktalı ML Z, k çizgi) ve γˆ + (kesikli çizgi) çiziyoruz . Bu grafik bir PPD’yi gösterir. γ 0.35 civarında tahmin edin. Sigorta şirketleri tipik olarak, örneğin 100.000 vakada yalnızca bir kez (ortalama olarak) aşılacak hasar miktarı tahminiyle ilgilenirler. Burada (b) ‘de aşırı niceliklerin tahminini gösteriyoruz. Bunda. şekil, qˆ (1) (düz çizgi), qˆ + (kesik çizgi) ve qˆ (2) (kesik noktalı çizgi) k, p k, p k, p çizeriz. U (100.000) için k’nin bir fonksiyonu olarak verilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.