Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (47) – 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 – (47) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

21 Aralık 2020 günlük hayatımızda kullandığımız istatistik terimleri nelerdir. İnteraksiyon etkisi nedir İnteraksiyon nedir istatistik İstatistiğin diğer Bilimlerle İlişkisi İstatistiğin önemi İstatistik bilim dalının özellikleri Ödevcim Akademik Toplumsal cazibe yanlılığı 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (47) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Burada Y, dağıtım fonksiyonu G olan rastgele bir vektördür (Coles 1993; Smith 1991). Özellikle, daha güçlü bağımlılık, daha küçük uç katsayılara (V) karşılık gelir. Açıkça, tüm j = 1, …, d için θ∅ = 0 ve θ {j} = 1, böylece tek ilgili katsayılar θV, V’nin en az iki öğeye sahip olduğu katsayılardır.

Bu nedenle, iki değişkenli durumda, önemsiz olmayan tek katsayı

  • θ = θ {1,2} = l (1, 1) = 2A (1/2),

burada A, Pickands bağımlılık işlevidir (8.43). Θ katsayısı [1, 2] aralığında bulunmalı ve bu değeri karşılamalıdır.

  • P [Y1 ≤G ← 1 (p), Y2 ≤G ← 2 (p)] = pθ, 0 <p <1.

A’daki (A1) – (A2) koşulları göz önüne alındığında, θ’nin A’nın şeklini kuvvetle kısıtladığı açıktır. Özellikle, bağımsızlık ancak ve ancak θ = 2 ise, tam bağımlılık ancak ve ancak θ = 1 olur.

D-boyutlu durumda 1 ≤ θV ≤ | V | boş olmayan V ⊂ {1,. . . , d}, nerede | V | V’nin elemanlarının sayısını gösterir. Üst ve alt sınırlar sırasıyla bağımsızlığa ve tam bağımlılığa karşılık gelir. Tersine, θ {1, …, d} = d bağımsızlığı ifade ederken, θ {1, …, d} = 1, daha önce Takahashi’ye (1994) göre verilen karakterizasyonlardan aşağıdaki gibi tam bağımlılığı ifade eder.

Schlather ve Tawn (2002, 2003), {1, ‘nin boş olmayan alt kümeleri V tarafından indekslenen θV sayıları koleksiyonu için gerekli ve yeterli koşulları sağlar. . . , d} çok değişkenli bir uç değer dağılımının uç katsayılarıdır.

İki Değişkenli Bağımlılık İçin Diğer Özet Önlemler

İki değişkenli rasgele vektörün bileşenleri arasında dağıtımdan bağımsız iki popüler bağımlılık ölçüsü Kendall’ın tau ve Spearman’ın rho’udur. İki değişkenli maksimum kararlı dağıtıma uygulandığında, bağımlılık yapısının yararlı özetleri olarak da kullanılabilirler.

F iki değişkenli bir dağılım fonksiyonu olsun ve (X1, Y1) ve (X2, Y2) F dağıtım fonksiyonuna sahip bağımsız rastgele vektörler olsun. Kendall’ın tau’su şu şekilde tanımlanır:

  • τ = P [(X1 −X2) (Y1 −Y2)> 0] −P [(X1 −X2) (Y1 −Y2) <0], (8.57)

yani, uyumluluk ve uyumsuzluk olasılıkları arasındaki fark. F’nin marjları, FX ve FY, sürekli ise ve CF, F’nin (zorunlu olarak benzersiz) kopula fonksiyonuysa, o zaman τ,

  • τ = 4E [CF (U, V)] – 1, olur.

Burada (U, V) = (FX (X), FY (Y)) C dağıtım fonksiyonuna sahiptir.

Daha sonra, Spearman’in rho’su (U, V) ‘nin Pearson korelasyon katsayısı olarak tanımlanır, yani ρS = corr (U, V) = 12E [UV] −3.

Tiago de Oliveira (1980) Kendall’ın tau’su ve Spearman’ın iki değişkenli ekstrem değer dağılımı G’nin bağımlılık fonksiyonu k açısından ifadelerini zaten vermiştir.

Bu ifadeler daha sonra yeniden keşfedildi, ancak daha sonra Pickands bağımlılık fonksiyonu A açısından, bkz. (8.54). A ′ (t), A’nın t ∈ [0, 1) cinsinden sağ türevi olsun; ayrıca A ′ (1) = sup0≤t <1 A ′ (t) olsun. Sonra Kendall’ın tau’su verilir.

(Hu ̈rlimann 2003); ayrıca bkz. A Khoudraji tarafından yazılan 1995 Universite ́ Laval doktora tezine. Hem τ hem de ρS için, aşırı durumlar 0 ve 1 sırasıyla bağımsızlığa ve tam bağımlılığa karşılık gelir. Hu ̈rlimann (2003) ayrıca, iki değişkenli aşırı değerli kopulalar için, Hutchinson ve Lai’nin (1990) özel bir varsayımını kanıtladığını gösterir.

Sonuç olarak, iki değişkenli uç değer dağılımları için bağımlılık ölçüleri, belirli bir marjinal dağılım seçimi için rastgele vektörün iki bileşeninin korelasyonunu inceleyerek de elde edilebilir.

Her durumda, Pickands bağımlılık fonksiyonu, A cinsinden ifade edilebilirler. İlk olarak, (0, 1) üzerindeki tek tip kenar boşluklarına indirgeme, Spearman’ın rho, ρS’ye yol açar. Daha sonra, Gumbel marjlarını seçerek Tiago de Oliveira (1980) son olarak, standart üstel marjları seçen Tawn (1988a), tüm korelasyon katsayıları için, iki uç durum olan 0 ve 1, sırasıyla bağımsızlığa ve tam bağımlılığa karşılık gelir.

İnteraksiyon etkisi nedir
İnteraksiyon nedir istatistik
günlük hayatımızda kullandığımız istatistik terimleri nelerdir.
Toplumsal cazibe yanlılığı
İstatistiğin diğer Bilimlerle İlişkisi
İstatistik bilim dalının özellikleri
İstatistiğin önemi

Cazibe Alanı

Bir ∈ (0, ∞) ve bn ∈ Rd olan çekim alanı denklemini tekrar düşünün. Bölüm 8.2’de, bu denklemin sağ tarafına, yani çok değişkenli aşırı değer dağılımları sınıfına odaklandık. Bu bölümde denklemin (8.60) sol tarafını ele alacağız.

Daha kesin olarak, bir uç değer dağılım fonksiyonu G’nin çekim alanı D (G) ‘nin bir dizi eşdeğer tanımını formüle edeceğiz.Özellikle ilgi konusu, F dağılım fonksiyonunun en uç seviyelerindeki bağımlılık yapısı arasındaki bağlantı olacaktır. D (G) ve G’nin bağımlılık yapısının çeşitli eşdeğer açıklamaları (8.60) ‘ın yoğunluk yakınsamasına pekiştirilmesinden kısaca bölüm 8.4’te bahsedilmektedir.

Çekim alanı koşulları, 9.4. Bölümdeki istatistiksel eşik yöntemleri için temel oluşturur. Koşullar her zaman sınır ilişkileri olarak ifade edilir ve yaklaşık eşitlikler olarak alındığında, G cinsinden desteğinin belirli bölgeleri üzerinde F yaklaşık değerleri üretir.

Bu yaklaşımlar daha sonra istatistiksel modeller ve ilgili çıkarım yöntemlerini tasarlamak için bir araç görevi görür. Düzgün bir anlayış için, yaklaştırmaları ”symbol” sembolü ile göstereceğiz – bu arada, tam anlamıyla a (t) ∼ b (t) olan ”∼” sembolüyle karıştırılmamalıdır. a (t) / b (t) → 1, tipik olarak 0 veya ∞ limit değerine meyillidir.

Genel Koşullar

(8.60) ‘da belirtildiği gibi çekim alanı koşuluyla çalışmak çok uygun değildir. Kendi içinde, X’in bir anlamda aşırı olduğu göz önüne alındığında, F dağıtım fonksiyonuna sahip rastgele bir X vektörünün dağılımı hakkında bize pek bir şey söylemez. Bu tür bilgileri elde etmek için dikkatli bir şekilde manipüle etmemiz gerekir.

Kuyruk İşlevi

Fn = [1 – n − 1 {n (1 – F)}] n yazmak ve (1 – n − 1xn) n → e − x ∈ [0,1] ancak ve ancak xn → x ∈ ise [0, ∞] n → ∞ olarak, (8.60) ‘ın ancak ve ancak

  • lim n {1 − F (anx + bn)} = – logG (x), x∈ [−∞, ∞], (8.61) n → ∞ olur.

Olağan kural ile – log (0) = ∞. Maksimum kararlılık (8.2) ile, önceki denklemi şu şekilde yeniden yazabiliriz:

  • – F (anx + bn) ∼ – log G (αnx + βn)
  • ∼ 1 – G (αnx + βn), n

0 <G (x) <1 olacak şekilde x için.

İlişki (8.62), her Fj (xj) ‘nin bire yeterince yakın olduğu x bölgelerindeki F (x) üzerine istatistiksel çıkarım için bir başlangıç ​​noktası olarak kullanılabilir. Fj (uj) her j = 1 için bire yakın olacak şekilde u olsun. . . , d. Denklem (8.62) şu yaklaşımı önerir;

  • F (x) ≈G (α a − 1x α α bir − 1b + β) =: G ̃ (x), x≥u.

G ve G ̃ yalnızca ölçek ve konum bakımından farklılık gösterdiğinden, G ̃ aynı kararlı kuyruk bağımlılık fonksiyonu l ve aynı uç değer endeksleri γj ile uç bir değer dağılımıdır. Bu nedenle

  • F (x) ≈ exp {−l (v)}, x ≥ u,
  • λj = −logG ̃j (uj) ve σj = σ ̃j + γj (ui −μ ̃i) .

(8.63) ve (8.64) denklemleri birlikte, [u, ∞) bölgesinde F için yarı parametrik bir model oluşturur. Ayrıca l için parametrik bir model varsayarsak, tamamen parametrik bir model elde ederiz. Bu, Ledford ve Tawn’ın (1996) sözde sansürlü olasılık yaklaşımının temelidir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.