Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (28) – 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 – (28) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

20 Aralık 2020 Doğrusal olmayan regresyon DOĞRUSAL OLMAYAN regresyon modeli Doğrusal OLMAYAN regresyon nedir Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon Logaritmik regresyon analizi Ödevcim Akademik Regresyon nedir Zaman serisi regresyon analizi 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (28) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Üstel Regresyon Modeline Dayalı Tahmin Ediciler

Bu bölümde, Matthys ve Beirlant (2003) tarafından türetilen ardışık sıra istatistiklerinin aralıklarının log oranlarının yaklaşık temsilini tartışacağız. Bu gösterim, Bölüm 4’te türetilen üstel regresyon modellerini doğal bir şekilde γ ∈ R’nin olduğu genel duruma genişletir.

Uj, n, j = 1 olsun. . . , n, U (0, 1) dağılımından rastgele bir n büyüklüğündeki numunenin sıra istatistiklerini gösterir. Ardından, k = 1 için. . . , n – 1, (Vj, k: = Uj, n / Uk + 1, n; j = 1,.., k), U (0) boyutundaki rastgele bir k büyüklüğünün sıra istatistikleri olarak birlikte dağıtılır. , 1) dağıtım. Daha önce olduğu gibi, Ej, j = 1,. . . , n standart üstel rastgele değişkenleri belirtir ve Ej, n, j = 1,. . . , n, karşılık gelen artan sıra istatistikleridir. Ters olasılık integral dönüşümü (Cγ) ile birliktedir.

ML yöntemiyle tahmin edilebilir. Yapısal olarak, elde edilen ML tahmincisi, γˆRMA olarak adlandırılır, verilerin bir kayması ve yeniden ölçeklendirilmesi k, n’ye göre değişmezdir. Bu bölümde daha sonra, U’ya ikinci dereceden bir kuyruk koşulu uygulayarak bu tahmin ediciyi iyileştireceğiz.

Örnek 5.3 (devamı) Şekil 5.9’da, SOA Grubu Sağlık Sigortası talep veri setinde γˆRMA (düz çizgi) k, n’nin kullanımını gösteriyoruz. Üstel regresyon modeli yaklaşımı, aynı zamanda, önceki analizle tutarlı bir sonuç olan 0.35 civarında bir γ tahminini de gösterir.

Aşırı Kuyruk Olasılığı, Eşik Yöntemleri Kullanılarak

Büyük Nicelik ve Son Nokta Tahmini

Nicelik Görünümü

(Cγ) ‘nin temeli, = 1 ve x = n + 1, yani U (xu) = Q (1 − p) ve p k + 1 Uˆ (x) = Xn − k, n aşağıdaki genel aşırı kuantil tahminciye yol açar.

Alternatif olarak, Matthys ve Beirlant’ı (2003) takiben, a (n + 1), ardışık sıra istatistiklerinin aralıkları için yaklaşık bir üstel regresyon modeli temelinde de tahmin edilebilir.

Olasılık Görünümü

GP dağılımının aşırı miktarları, (5.13) ile verilen GP dağılım fonksiyonunun tersine çevrilmesi, bilinmeyen parametrelerin elde edilmesi ve yukarıda açıklanan tahminlerden biriyle değiştirilmesiyle tahmin edilebilir. Γ <0 durumunda, GP dağılımının sağ son noktası sonludur ve (5.28) ‘de p → 0 bırakılarak elde edilebilir:

Ayrıca, GP dağılımının parametrelerinin ML yöntemiyle tahmin edilmesi durumunda, aşırı nicelik tahminlerinin, örneğin ayar gibi, U (1) açısından log-olabilirlik fonksiyonunu yeniden parametrelendirerek doğrudan elde edilebileceğini unutmayın.

Örnek 5.3 (devamı) Şekil 5.10’da, POT yaklaşımını kullanarak aşırı miktarların tahminini gösteriyoruz. Şekil 5.10, k’nin bir fonksiyonu olarak U (100.000) için tahminleri göstermektedir. Burada Uˆ, (5.30) ‘da γ ve σ için ML tahminlerinin toplanmasıyla elde edildi. K için 200’den 500’e kadar sabit bir bölge belirir ve bu da 4 milyonluk bir tahmine yol açar.

Çıkarım: Güven Aralıkları

GP dağılımının γ ve σ parametreleri için yaklaşık% 100 (1 – α) güven aralıkları, ML, MOM ve PWM tahmin edicilerinin asimptotik normalliği temelinde oluşturulabilir. Örneğin, γ için% 100 (1 – α) güven aralığı verilir.

burada γˆ, γ ve vˆ1 için ML, MOM veya PWM tahminidir; 1, sırasıyla V1, V2 veya V3’ün ilk köşegen öğesidir (bu kovaryans matrisleri hakkında daha fazla bilgi için, bilinmeyen parametreler ile değiştirilerek bölüm 5.6’ya başvuruyoruz) onların tahminleri. Geri dönüş seviyeleri U (1) ile ilgili çıkarımlar da benzer bir p yolu ile çizilebilir.

Genelde, profil olasılık oranı testi istatistiği temelinde daha iyi güven aralıkları oluşturulabilir. Γ için profil olabilirlik fonksiyonu, GEV’deki gibi benzer argümanlar kullanılarak verilir, γ parametresi için% 100 (1 – α) profil olasılık güven aralığı şu şekilde elde edilebilir:

Örnek 5.3 (devamı) Şekil 5.11, SOA Grubu Sağlık Sigortası verilerini kullanarak profil olasılık fonksiyonuna dayalı güven aralıklarını göstermektedir. Şekil 5.11 (a) ve (b) ‘de,% 95 güven aralığı ile birlikte k = 200’de sırasıyla (ve U (100,000) profil log-olabilirlik fonksiyonunu gösteriyoruz.

Doğrusal olmayan regresyon
Logaritmik regresyon modeli
Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon
Logaritmik regresyon analizi
DOĞRUSAL OLMAYAN regresyon modeli
Doğrusal OLMAYAN regresyon nedir
Zaman serisi regresyon analizi
Regresyon nedir

(Cγ) – (Cγ ∗) Altındaki Asimptotik Sonuçlar

Γ ile ilgili asimptotik güven aralıkları veya testler oluşturabilmek için, şimdi en alakalı asimptotik sonuçları tartışıyoruz ve bazı tahmin ediciler arasında bazı asemptotik karşılaştırmalar sunuyoruz.

Makine öğrenimi ve eşiklerin üstündeki zirveler için olasılık ağırlıklı moment yaklaşımı söz konusu olduğunda, asimptotik sonuçlar şu varsayım altında geliştirilebilir:

Fazlalıklar tam olarak bir GP dağılımını takip eder; (Cγ) veya eşdeğer olarak (Cγ ∗) varsaymak yerine (blok maksimumları yöntemi ile ilgili olarak ayrıca bölüm 5.1’e bakınız). Bu, elbette yukarıda geliştirilen bazı uygunluk yöntemleriyle doğrulanması gereken kısıtlayıcı bir yaklaşımdır. Bu parametrik yaklaşım altında, POT yöntemleri ile ilgili olarak aşağıdaki asimptotik sonuçlar belirtilebilir:

(i) ML tahminleyicileri (γˆML, σˆML) asimptotik olarak normaldir: Nt → ∞ için γ> Nt, n Nt, n −1/2 sağlar.
(ii) MOM tahmin edicileri (γˆMOM, σˆMOM) Nt → ∞ sağlar.
(iii) Olasılık ağırlıklı moment tahmin edicileri (γˆPWM, σˆPWM) şunları sağlar: γ <1/2, Nt → ∞.
(iv) Benzer şekilde, EPM’deki ilk tahmin ediciler γˆi, j ve σˆi, j’nin asimptotik özellikleri türetilebilir. Öncelikle, sıra istatistiklerinin (Yi, Nt, Yj, Nt) sınırlayıcı davranışını düşünün. İ = ⌊Nt p⌋ ve j = ⌊Nt q⌋, 0 <p <q <1 olsun ve Q, GP kuantil fonksiyonunu gösterir.

Marjinal dağılımlar için bu sınır sonuçlarının bölüm 3.2, durum 2 (iv) ‘de elde edildiğine dikkat edin. Delta yönteminin doğrudan uygulanması, ilk tahmin edicilerin sınırlayıcı davranışını verir.

Daha genel bir başka bakış açısı, genel olarak fazlalıkların tam olarak GP dağıtılmadığını, ancak POT dağılımının (Cγ) – (Cγ ∗) altında varsayıldığı gibi yeterince yüksek eşikler için bir GP dağılımına yaklaştığını kabul eder.

Bunun için, tipik olarak aşırı dağılımın GP ailesine yakınsama oranıyla ilgili bir varsayım eklenir. Bu, Bölüm 3’te tartışılan ikinci dereceden teoride bulunabilir. Yarı parametrik bakış açısı, sonuçlarda asimptotik bir önyargının ortaya çıkmasıyla sonuçlanır.

De Haan ve Stadtmu ̈ller’de (1996) ana hatları çizilen ikinci dereceden genelleştirilmiş düzenli değişim teorisini takiben, pozitif bir a fonksiyonunun ve x → ∞ olduğunda, a2 (x) → 0 ile nihai olarak pozitif bir yardımcı fonksiyon a2’nin varlığını varsayıyor.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.