Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (38) – 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 – (38) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

20 Aralık 2020 En çok olabilirlik yöntemi varsayımları Gamma dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicisi Maksimum olabilirlik tahmin edicisi Maximum likelihood Estimation konu anlatimi Maximum likelihood method nedir Maximum Likelihood örnek Ödevcim Akademik Üstel dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicisi 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (38) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

M ile büyük bir sayıdır. Ancak hesaplama açısından bu yaklaşım çok zordur. Alternatif olarak, Koenker ve Bassett (1978) kuantil regresyon metodolojisi bir kovaryant bağımlı eşik elde etmek için kullanılabilir. FZ | x ile ilişkili Q (p; x) koşullu kuantil fonksiyonunun tamamen belirlenmiş bir u (x; θp), yani Q (p; x) = u (x; θp) ile modellenebileceğini varsayalım. Θp’nin p-th (0 <p <1) kuantil regresyon tahmincisi θˆp, aşağıdaki optimizasyon problemine bir çözüm olarak tanımlanır.

  • (Zi −u (xi; θp)) + (1 − p) (Zi −u (xi; θp)),

x + = max (0, x) ve x− = max (0, −x) ile. GP dağılımı ile çalışırken, eşik belirli bir regresyon nicelinde ayarlanabilir, yani ux = u (x; θp). Tahmin edilen koşullu nicelik fonksiyonu daha sonra maksimum olasılık tahminine eklenen aşımları hesaplamak için kullanılır.

Bu prosedür, p = n − k, k = d +1, …, n − 1 ve i.i.d’ye benzer n + 1 için gerçekleştirilebilir. durumda, nokta tahminleri k’nin bir fonksiyonu olarak çizilmiştir.

Örnek 7.1 (devam) Condroz verileri ile koşullu aşmaların GP regresyon modellemesini gösteriyoruz. Γ (pH) = exp (β0 + β1pH) olan bir GP regresyon modeli, hem sabit bir eşik hem de bir eşdeğişken bağımlı eşik üzerindeki Ca aşımlarına uydurulur. Sabit eşik, bağımlı değişken üzerinde (k + 1). En büyük gözlem olarak alınır, k = 5,. . . , n – 1. Bu Şekil 7.7 (a) ‘da k = 20 için gösterilmektedir. Alternatif olarak, bir kovaryant bağımlı eşik elde etmek için Koenker ve Bassett (1978) nicelik regresyon metodolojisini kullandık. Burada H = exp (θ0, p + θ1, p pH), burada θ0, p ve θ1, p, pth regresyon niceliğini gösterir, p = (n – k) / (n + 1), k = 5,. . . , n – 1 olur.

Verim, kovaryatın tüm aralığı boyunca aşımlara neden olurken, sabit eşik için aşmalar yalnızca daha yüksek pH seviyelerinde meydana gelir. Şekil 7.8 (a), (b) ve (c) ‘de, sabit bir eşik (kesik çizgi) üzerindeki aşımlara uyan yukarıda açıklanan GP regresyon modeli için sırasıyla σ, 0 ve β1’in maksimum olasılık tahminlerini gösteriyoruz ve kuantil regresyon eşiğine bakılır (düz çizgi).

Son olarak, k = 500’ün kullanıldığı β1 profil log-olabilirlik fonksiyonu kovaryant bağımlı eşik üzerinden aşımları ve karşılık gelen% 95 güven aralığı Şekil 7.8 (d) ‘de gösterilmektedir. % 95 aralığı β1 = 0 değerini içermez, bu nedenle H0: β1 = 0 hipotezi% 5 anlamlılık düzeyinde reddedilebilir.

Formda Olmanın Güzelliği

Bölüm 7.2.3’teki tartışmaya benzer şekilde, bir GP regresyon modelinin uyumunu değerlendirmek için artık nicel grafiklerin kullanımına odaklanıyoruz.

Yi | xi ∼ GP (σ (xi), γ (xi)), i = 1, …, n olarak düşünün. (7.18) Üstel dağılım GP ailesinin özel bir üyesi olduğundan, üstel duruma bir dönüşüm uygulamak doğaldır. Dönüşüm (Coles (2001)) Eğer Y1,. . . , Yn bağımsızdır, sonra R1,. . . , Rn i.i.d. rastgele değişkenler ve dolayısıyla, örneğin üstel bir nicelik grafiği kullanarak modeli (7.18) doğrulamak için kullanılabilir.

Regresyon modeli (7.18) gerçekten de verilerin doğru bir tanımını verdiğinde, üstel kuantil grafik üzerindeki noktaların ilk köşegen etrafında dağılmasını bekleriz.

Örnek 7.1 (devam) GP regresyon modelinin uyumunu γ (pH) = exp (β0 + β1pH) ile üssel bir nicelik grafiği kullanarak 0,6667 regresyon kuantilinin 500 Ca aşımına uygunluğunu değerlendiriyoruz. Bu grafik Şekil 7.9’da gösterilmektedir. Sıralı kalıntılar, birinci köşegen etrafında oldukça iyi dağılmakta ve GP regresyon modelinin Ca aşımlarına iyi uyduğunun kanıtını vermektedir.

Aşırı Koşullu Niceliklerin Tahmini

Ekstrem koşullu kuantillerin tahminleri, bilinmeyen parametre işlevlerinin ilgili maksimum olasılık tahminleriyle değiştirilmesinden sonra GP kuantil işlevinden elde edilebilir.

GP dağılımının Z> ux verildiğinde Z – ux’in koşullu dağılımına bir yaklaşım olarak kullanılması durumunda, (Cγ ∗) temelinde,

  • ux → z ∗ için z: = ux + y ayarına bakılır.

Z için çözme (7.20) ve bilinmeyen miktarları ilgili nokta tahminleriyle değiştirerek verimler, eğer kovaryant bağımlı eşik, örneğin Koenker ve Bassett’in (1978) kuantil regresyon metodolojisi, yani ux = Uˆ ∗ (n; x) ile elde edilen aşırı olmayan bir regresyon niceliğine ayarlanırsa, o zaman yukarıdaki ifade azalır.

Örnek 7.1 (devam) Şekil 7.10’da, k = 500’de Uˆ ∗ (1000; pH) (düz çizgi) ile birlikte Ca’ya karşı pH dağılım grafiğini gösteriyoruz. Kesik çizgi, burada 0.6667 regresyon niceliğine ayarlanan eşiği temsil eder.

Maximum likelihood method nedir
Maksimum olabilirlik tahmin edicisi
Gamma dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicisi
Üstel dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicisi
Yansız tahmin Edici örnek
En çok olabilirlik yöntemi varsayımları
Maximum Likelihood örnek
Maximum likelihood Estimation konu anlatimi

Parametrik Olmayan Tahmin

Şimdiye kadar ele alınan yöntemlerin tümü, model parametreleri için işlevsel bir formun belirtilmesini gerektirir. Uygulamada, bu genellikle zor bir iş olarak ortaya çıkıyor. Dahası, tamamen parametrik modeller, genellikle verilerin görsel olarak incelenmesinin önerdiğinden daha pürüzsüzdür ve esneklik eksikliği, hala zayıf uyum sağlayan çok sayıda parametresi olan modellere yol açabilir.

Önceki bölümlerde tartışılan parametrik modellere alternatif olarak, burada ele alınan yaklaşım parametrik değildir, yani verinin kendisinin model parametreleri için fonksiyonel ilişkiyi tanımlamasına izin veriyoruz.

Bu bölümde, maksimum cezalandırılmış olasılık tahmini (Green and Silver- man (1994)) ve yerel polinom maksimum olabilirlik tahmini (Fan ve Gijbels (1996)) gibi modern düzeltme tekniklerine odaklanıyoruz ve bunları yaklaşık model olarak GP dağılımı ile birleştiriyoruz. 

Tartışmayı GP aşım modellemesiyle sınırlasak da, parametrik olmayan prosedürler GEV ile eşit derecede iyi bir şekilde birleştirilebilir. Bu bağlamda, bazı ilgili referanslar Davison ve Ramesh (2000), Hall ve Tajvidi (2000a) ve Pauli ve Coles (2001) ‘dir.

FZ | x ∈ D (Gγ (x)) olacak şekilde ilişkili x değişkenine sahip rastgele bir Z değişkenini düşünün. Gösterimin basitliği için tartışmayı tek değişken durumla sınırlıyoruz. (Cγ ∗) ‘yi takiben, Z> ux verilen Y = Z – ux’in koşullu dağılımı, en azından ux eşiği yeterince yüksek ayarlandığında, GP dağılımı ile iyi bir şekilde tahmin edilebilir.

Maksimum Cezalandırılmış Olasılık Tahmini

Bağımsız gözlemler verildiğinde Z1,. . . , Zn ve ilişkili ortak değişkenler x1 <· · · <xn, Zi> uxi, j = 1, sağlandığında Yj = Zi – uxi aşımlarına bir GP regresyon modeli uydururuz. Bu nedenle, σ ve γ parametrelerinin ortak değişkene nasıl bağlı olduğunu açıklayan belirli bir fonksiyonel form empoze etmiyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir