Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (37) – 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 – (37) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

20 Aralık 2020 Bitki bakteri hastalıkları PDF Bitki patojeni bakteriler Bitkilerde hastalık çemberi Bitkilerde hastalık üçgeni Ekstrem koşullar ne demek Ekstrem koşullarda yaşayan bakteriler En yüksek sıcaklıkta yaşayan bakteri Ödevcim Akademik Volkanlarda yaşayan bakteriler 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (37) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Örnek 7.2 Önerilen prosedürü, 1.3.5 bölümünde verilen elmas verileriyle gösteriyoruz. İlk denemede, regresyon modellerini değişken boyutun tüm aralığına sığdırmaya çalışırken, modelin (7.11) Y = değeri ve γ (boyut) = exp (β0 + β1 boyutu) ile uygulanması uygun bir uyum sağlamaz: R = Yexp (−β1 boyut) kalıntılarının Pareto kuantil grafiği en büyük gözlemler için yatay hale gelir, yani;

  • exp (β0) = 0 (cf infra).

Aksine, uç değer endeksinin boyuta göre polinomik olarak değiştiği bulunmuştur. Değerin log (boyut) ile dağılım grafiği Şekil 7.4 (a) ‘da verilmiştir. Şekil 7.4 (b) ‘de, k = 200, 250, 300, 350, 400 için β1 profil log-olabilirlik fonksiyonunu gösteriyoruz. Bu profil olabilirlik fonksiyonları açıkça yaklaşık 0.3’lük bir β1 tahminini göstermektedir. Son olarak, Şekil 7.4 (c) ve (d), k’nin bir fonksiyonu olarak sırasıyla β0 ve β1’in maksimum olasılık tahminlerini içerir.

Formda Olmanın Güzelliği

(7.11) ‘de verilen koşullu Pareto-tipi modelin uyumu çeşitli şekillerde değerlendirilebilir. (7.11) ve (7.13) altında, R1,. . . , Rn bir i.i.d oluşturur. γ = 1 olan bir Pareto-tipi modelden alınan örnek ve dolayısıyla bir Pareto kuantil grafiği oluşturmak için kullanılabilir. Alternatif olarak, aşağıdaki (7.14) yaklaşık olarak bir i.i.d. standart üstel dağılımdan örnek ve üstel bir nicelik grafiği oluşturmak için kullanılabilir.

Örnek 7.2  (a), genelleştirilmiş artıkların Pareto kuantil grafiğini göstermektedir. Log ri = boyut − β1 log değerii, i = 1,. . . , 1914. Kalıntılar, k = 200’de β1 tahmini kullanılarak hesaplanır. Pareto kuantil grafiği, en büyük gözlemlerde açıkça doğrusaldır ve Pareto-tipi bir modelin kalıntı dağılıma iyi uyumunu gösterir. Benzer şekilde, artık log ri = exp (−β1sizei) log değerii’nin bir Pareto nicelik grafiğini de oluşturduk.

Nihai yatay görünüm, kalan dağılımın Pareto tipi bir model tarafından yeterince tanımlanamayacağını gösterir.

 Ekstrem Koşullu Niceliklerin Tahmini

İ.i.d olması durumunda Pareto tipi bir dağılımdan örnek, Y1, …, Yn, aşırı kuantiller, Pareto kuantilinde γˆk eğimi ile çapa noktası (log n + 1, log Yn − k, n) boyunca bir çizgi boyunca ekstrapolasyon yoluyla tahmin edilebilir. arsa, k + 1 tahmincisi ile sonuçlanır.

  • QY, k (p) = Yn − k, n

Burada γˆk, en büyük k sipariş istatistiklerine dayalı olarak for için bir tahmin ediciyi gösterir. Ortak değişken bilgisi mevcut olduğunda (7.16), gözlemler artık aynı şekilde dağıtılmadığından ham verilere doğrudan uygulanamaz. Bu durumda, gözlemler önce i.i.d.’ye dönüştürülecektir. veriler (7.12) kullanılarak. Daha sonra, ekstrapolasyon adımında (7.16) kullanılarak, kalan dağılımın aşırı bir miktarının bir tahmin edicisi elde edilecektir. Son olarak, genelleştirilmiş kalıntıların nicelik tahmin edicisi, tersine çevrilerek (7.12) orijinal gözlemlere geri dönüştürülecektir. Bu, FY | x’in (1 – p) -ci kuantili için aşağıdaki tahminleyiciyle sonuçlanır:

  • k = d + 1, …, n − 1,

largestk (x) k en büyük sıra istatistikleri kullanılarak elde edilen γ (x) için tahmin ediciyi belirtirken;

  • Rˆn − k, n, γˆk ( x) (7.12) 

Örnek 7.2 (devam) Şekil 7.6’da, k = 102 süper empoze edilmiş olarak elde edilen tahmini koşullu 0.99 kuantil ile değer karşısında log (boyut) dağılım grafiğini gösteriyoruz. 0.99 kuantilini hesaplamak için kullanılan k değeri kullanılır.

Ekstrem koşullarda yaşayan bakteriler
Ekstrem koşullar ne demek
En yüksek sıcaklıkta yaşayan bakteri
Volkanlarda yaşayan bakteriler
Bitki bakteri hastalıkları PDF
Bitki patojeni bakteriler
Bitkilerde hastalık üçgeni
Bitkilerde hastalık çemberi

Kuyruk Olasılık Görünümü – Eşiğin Üzerinde Zirveler (POT) Yöntemi

Model Açıklaması

F ∈ D’yi (Gγ) sağlayan F dağıtım fonksiyonuna sahip rastgele bir Z değişkenini düşünün. (Cγ ∗) ‘yi takiben, Z> u verilen Y = Z – u koşullu dağılımı, en azından yeterince büyük olan eşik değerleri için GP dağılımı ile iyi bir şekilde tahmin edilebilir. Buna dayanarak, dağıtım işlevi ile GP dağıtımının yüksek belirlenmiş bir eşik üzerindeki aşımları modellemesi doğaldır.

σ> 0, GP ailesinin ölçek parametresidir. GEV ile izlenen yaklaşıma benzer şekilde, GP dağılımını, ortak değişken vektörün bir fonksiyonu olarak σ ve / veya γ ve regresyon katsayılarının vektörlerini, yani σ (x) = h1 (x) alarak bir regresyon modeline genişletiriz. ; β1) ve γ (x) = h2 (x; β2), örneğin bkz. Davison ve Smith (1990).

Maksimum Olasılık Tahmini

Y1 olsun. . .  Yn bağımsız rasgele değişkenler olsun ve xi nin Yi ile ilişkili ortak değişken vektörü göstermesine izin verin.

  • Yi | xi ∼ GP (σ (xi), γ (xi)), i = 1, …, n.

Yine tam parametre vektörünü β ile gösteriyoruz, yani β ′ = (β1 ′, β2 ′). Log-likelihood fonksiyonu daha sonra

  • logh (Yi; σ (xi), γ (xi)) = logL (β)

Maksimum olabilirlik tahmincisi βˆ, β’ye göre (7.17) maksimize edilerek elde edilebilir. Regresyon katsayıları hakkında yaklaşık çıkarım, maksimum olabilirlik tahmincisinin normal dağılımının sınırlandırılmasına dayanarak veya profil olabilirlik yaklaşımı kullanılarak yapılabilir. Profil log-olabilirlik fonksiyonu genellikle küçük ve orta numunelerde ikinci dereceden değildir ve güven aralıkları için gözlemlenen beklenen bilgilerden daha iyi bir temel sağlar.

Şimdi verilerin tam olarak GP dağıtılmadığı duruma dönüyoruz. X verilen Z’nin koşullu dağılımı, FZ | x, GEV, FZ | x ∈ D (Gγ (x)) ‘in maksimum çekim alanında olacak şekilde ilişkili ortak değişken vektör x ile rastgele bir Z değişkenini düşünün. Burada, γ (x) notasyonu, kuyruk indeksinin ortak değişkenlere olası bağımlılığını vurgular. (Cγ ∗) temelinde, GP dağılımı, ux’in yeterince yüksek bir eşiği ifade ettiği Z> ux verildiğinde Z – ux’in koşullu dağılımını yaklaşık olarak tahmin etmek için kullanılabilir.

Bağımsız rastgele değişkenler verildiğinde Z1,. . . , Zn ve ilişkili ortak değişken vektörler x1, …, xn, yukarıda açıklanan maksimum olasılık prosedürü daha sonra Zi> uxi, j = 1, …, Nux olması koşuluyla Yj = Zi – uxi aşımlarına uygulanır, burada i orijinal örnekteki j-inci aşım indeksidir ve Nux, eşik ‘fonksiyon’ ux üzerindeki aşımların sayısını gösterir. Elbette, ortak değişken vektörlerin benzer bir şekilde yeniden indekslenmesi gerekir. İ.i.d’ye benzer. Bu durumda, GP yaklaşımının uygulanması, uygun bir eşik ux seçimini içerir.

Regresyon durumunda, bir eşiğin belirtilmesi daha da zorlaşır, çünkü prensipte eşik, gözlemlerin göreceli uçlarını hesaba katmak için eş değişkenlere bağlı olabilir.

Şimdiye kadar, çözümler daha geçici ve eldeki veri setine bağlı gibi görünüyor. Bilimsel olarak daha iyi temellere dayanan bir yaklaşımın bir yolu, aşağıdaki gibi ilerlemektir. Γ (x) ve σ (x) yukarıda tanımlandığı gibi olsun ve ux = u (x; θ) hem eş değişkenlere hem de regresyon katsayıları θ vektörüne bağlı olarak eşik fonksiyonunu gösterir.

Karışık tamsayı programlama formülasyonu, tam olarak k gözlem ux’in üzerine düşecek şekilde GP regresyon modeli için 1, β2 ve θ’yi tahmin etmeye izin verir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.