Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (50) – 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 – (50) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Doğrusal olasılık modeli için yapılan eleştiriler Doğrusal olasılık modeli örnekleri Doğrusal olasılık Modeli yorumlama Durbin-Watson testi Non parametrik testleri gerektiren durumlar Ödevcim Akademik Parametrik olmayan testler parametrik ve nonparametrik testler - pdf Parametrik ve Nonparametrik testler örnekleri 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (50) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Üs ve Spektral Ölçü

X ∗ ve F ∗ (8.82) veya (8.87) ‘de olduğu gibi olsun. F ∗ ∈ D (G ∗) koşulu ayrıca üssel ölçü μ ∗ ve G ∗ spektral ölçüsü S ile bağlantılı olabilir, bakınız (8.8) ve (8.16). İlk olarak, (8.76) ile F ∗ ∈ D (G ∗) eşdeğerdir.

  • μ ∗ t (·) = tP [t − 1X ∗ ∈ ·] → v μ ∗ (·) (8.94) [0, ∞] \ {0} üzerindedir.

Büyük t için bir yaklaşım olarak (8.94) alınması, bölüm 9.4.1’deki üs ölçüsü μ ∗’nin parametrik olmayan bir tahmini için bir reçeteye yol açar.

İkinci olarak, Rd üzerinde norm · ∥1 ve ∥ · ∥2 olmak üzere iki norm tarafından belirlendiği gibi, T sözde kutupsal koordinatlara dönüşüm olsun. T’yi t − 1X ∗ in’e uygulayıp (8.17) kullanarak, F ∗ ∈ D (G ∗) ‘nin eşdeğer olduğunu buluruz;

  • tP [(t − 1∥X ∗ ∥1, X ∗ / ∥X ∗ ∥2) ∈ ·] → v r − 2drS (dω), t → ∞, (0, ∞] × 􏰕. Denklem (8.95) ve dolayısıyla F ∗ ∈ D (G ∗), dolayısıyla birbirine eşdeğerdir.
  • tP [∥X ∗ ∥1> t, X ∗ / ∥X ∗ ∥2∈ ·] → v S (·)

Denklemler (8.96) ve (8.97), radyal bileşeninin büyük olduğu bölgede X ∗ açısal bileşeninin dağılımı açısından spektral ölçü S’nin bir yorumunu verir. Üslü ölçüye gelince, limitleri büyük t için yaklaşık olarak yorumlamak bölüm 9.4.1’deki S’nin parametrik olmayan tahmin edicilerine giden yolu işaret eder.

Nokta Süreçleri

Nokta süreçler açısından, (8.73) ile, F ∗ ∈ D (G ∗) ancak ve ancak 􏰱n􏰛 − 1 􏰜D 1 n X ∗ i ∈ · → Ortalama ölçüsü μ ∗, (8,98) i = 1 olan Poisson sürecinde Xi ‘, X’ in bağımsız kopyalarıdır (de Haan 1985). Bu nokta-süreç karakterizasyonu, parametrik bir model bağlamında spektral ölçü S üzerinde olasılığa dayalı istatistiksel çıkarım için kullanılabilir.

Asimptotik Bağımsızlık ve Tam Bağımlılık

Çok değişkenli aşırı değer dağılımlarının bağımlılık yapıları sınıfı içindeki iki sınır durumu, bağımsızlık ve tam bağımlılık durumudur.

İkincisi yalnızca akademik öneme sahip olsa da, eski çok değişkenli dağılımlar, dejenere olmayan çok değişkenli normal de dahil olmak üzere, çok değişkenli aşırı değer dağılımının çekim alanı içinde yer aldığından, birincisi uygulamada oldukça önemlidir Sibuya’ya dönüş (1960); ayrıca aşağıdaki örneklerden bu durumu inceleyebilirsiniz.

Bu nedenle bölüm 9.5, asimptotik bağımsızlık durumunda daha rafine modellere ayrılmıştır. Burada, kendimizi iki durumun çekim alanlarının bazı özellikleriyle sınırlıyoruz.

Asimptotik bağımsızlık. CG (u) = u1 ··· ud, u ∈ [0,1] d için CG (u) = u1 ··· ud, (8.88) ‘de tanımlanan kuyruk bağımlılık fonksiyonu D = DF açısından asimptotik bağımsızlık şu şekilde yazılabilir:

  • lim s − 1D (sv) = v1 + · · · + vd, v ∈ [0, ∞),

bkz. (8.89). Ek olarak F’nin her bir marjinal dağılımı Fj, bir uç değer dağılımının Gj etki alanı çekimindeyse, o zaman F, G (x) = G1 (x1) tarafından verilen G uç değer dağılımının çekim alanı içindedir. 

Berman (1961), bir rasgele vektörün (X1, …, Xd), i ̸ = j olan tüm çiftler (Xi, Xj) asimptotik olarak bağımsız olduğu anda asemptotik olarak bağımsız olduğunu gösterdi. ; Dij (vi, vj) = D (v) olduğuna dikkat edin, burada v’nin k’inci koordinatı vk ise k ∈ {i, j} ve aksi halde sıfırdır. Temel Bonferroni eşitsizlikleri şunu verir;

  • u1 + ··· + ud ≥D (u) ≥u1 + ··· + ud

Bu nedenle, tüm i ̸ = j ve tümü (vi, vj) ∈ [0, ∞) 2 için s 0 olarak s − 1Dij (svi, svj) → vi + vj gerçekten de asimptotik bağımsızlık anlamına gelir.

Çiftin (Xi, Xj) asimptotik olarak bağımsız olduğunu gözlemleyin.

  • lim s − 1P [Fi (Xi)> 1 – svi, Fj (Xj)> 1 – svj] = 0, (vi, vj) ∈ [0, ∞) 2. s ↓ 0

Monotonluk ile, tek bir (vi, vj) ∈ (0, ∞) 2 için belirtilen yakınsamaya sahip olmak yeterlidir; özellikle (Xi, Xj) çifti asimptotik olarak bağımsızdır, eğer;

  • ∃ (vi, vj) ∈ (0, ∞) 2: limP [Fi (Xi)> 1 − svi | Fj (Xj)> 1 − svj] = 0. s ↓ 0 ise

tipik olarak, bu sonuç vi = 1 = vj ile ifade edilir. Önceki paragrafla bağlantılı olarak, rastgele vektörün (X1, …, Xd) asimptotik olarak bağımsız olduğunu elde ederiz.

  • lim P [Fi (Xi)> 1 – s | Fj (Xj)> 1 – s] = 0, 1 ≤ i <j ≤ d. (8.100) s ↓ 0

Çiftin (Xi, Xj), yani Cij (ui, uj) = P [Fi (Xi) ≤ ui, Fj (Xj) ≤ uj] kopulası Cij açısından, asimptotik bağımsızlık şu şekilde yazılabilir:

  • Cij (1 – s, 1 – s) = 1 – 2s + o (s), s ↓ 0; 1 ≤ i <j ≤ d.

Takahashi (1994) ayrıca asimptotik bağımsızlığın bir anda ortaya çıktığını gösterdi.

  • ∃v∈ (0, ∞): lims − 1D (sv) = v1 + ··· + vd. (8.101) s ↓ 0

(8.101) ‘in gerekliliği (8.99)’ dan gelir. Ancak (8.101) da yeterlidir: Eşitsizliklerden şu (8.101) − 1Dij (svi, svj) → vi + vj ass ↓ 0forall1≤i <j ≤ d, dolayısıyla (ikili) asimptotik bağımsızlık ortaya çıkar.

Non parametrik testleri gerektiren durumlar
Doğrusal olasılık modeli örnekleri
Durbin-Watson testi
parametrik ve nonparametrik testler – pdf
Doğrusal olasılık modeli için yapılan eleştiriler
Parametrik ve Nonparametrik testler örnekleri
Doğrusal olasılık Modeli yorumlama
Parametrik olmayan testler

Asimptotik Tam Bağımlılık

Bir anlamda asemptotik bağımsızlık durumunun tersine, eğer CF tamamen bağımlı copulaaslimit, yani CG (u) = u1∧ ··· ∧ ile karşılaşırsa (8.79) ud foru∈ [0,1] d olur.

Örnek (8.88) ‘de tanımlanan kuyruk bağımlılık fonksiyonu D = DF, asimptotik tam bağımlılık şu şekilde yazılabilir:

  • lim s − 1D (sv) = v1 ∨ · · · ∨ vb, v ∈ [0, ∞), s ↓ 0

Ek olarak F’nin her bir marjinal dağılımı Fj, bir uç değer dağılımının Gj etki alanı çekimindeyse, o zaman F, G (x) = G1 (x1) tarafından verilen G uç değer dağılımının çekim alanı içindedir ∧ · · · ∧ Gd (xd).

Takahashi (1994), asimptotik tam bağımlılığını şı şekilde ifade eder;

  • ∃0 <w <∞: lims − 1D (sw, ···, sw) = w. (8.102) s ↓ 0

Yukarıdaki koşulun gerçekten yeterli olduğunu görmek için v ∈ [0, ∞) \ {0} alın ve v = v1∨ ··· ∨vd> 0 olarak ayarlayın.

  • v ≤ s − 1D (sv) ≤ s − 1D (sv, ···, sv)
  • = (h / a) (sv / w) −1D {(sv / w) w,. . . , (sv / w) w}.

Sağ taraf v’ye yakınsadığı için, aslında s − 1D (sv) → v’yi s ↓ 0 olarak elde ederiz. Ayrıca, ikili asimptotik tam bağımlılık, asimptotik tam bağımlılığı ifade eder: İkili durum

  • s − 1P [Fj (Xj)> 1 − s≥Fi (Xi)] → 0 olarak
  • s ↓ 0 tüm 1 ≤ i <j ≤ d için ve dolayısıyla 1 ≤ s − 1D (s, …, s)

 

  • P [F1 (X1)> 1 – s] +
  • P [Fj (Xj)> 1 – s ≥ F1 (X1)] → 1,
    􏰱
    (8.102) ile asimptotik tam bağımlılığı zorlar.

Ek Konular

Metnin ana bölümüne giremeyen bazı konuları  bir sonraki yazıda tek tek ele alarak topluyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.