İki Boyutlu Nokta Süreçleri – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

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

İki Boyutlu Nokta Süreçleri – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi 3 boyutlu nokta bulutu AutoCAD nokta bulutu Nokta Bulutu modelleme Nokta bulutu modelleme Programları Nokta bulutu nedir Nokta Bulutu oluşturma Nokta bulutu verisi 0
DEĞİŞİM KATSAYISI – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Veri Örneği

Uccle sıcaklık verilerinin ekstrem indeksi için aralık tahmin edicisi (bkz. Bölüm 10.2.2), Şekil 10.5’te eşiğe göre çizilmiştir. Bu ve sonraki grafiklerde, eşikler% 90 ila% 99,5 ampirik nicelikler arasında değişmektedir ve önyüklemeli güven aralıkları, 500 yeniden örnekleme ile bölüm 10.3.4’ün aralıklı kümeleme şemasına dayanmaktadır.

Şekil 10.5’te, önyükleme tarafından tahmin edilen düşük güven sınırları ve normal yaklaşım (10.30) benzer iken üst sınırlar önyükleme ile daha yüksektir. Ekstrem endeksin nokta tahminleri, 0,5’in hemen altındaki değerlerle% 97 eşiğine kadar sabittir. Tahminlerin% 97 eşiğinin üzerindeki artışı, sınıra ulaşılmadığını ve muhtemelen θ = 1 olduğunu gösterebilir veya örnekleme değişkenliğinden kaynaklanıyor olabilir.

Bu soruya bölüm 10.4.7’de döneceğiz; şimdilik algılanan kararlılığın sınıra ulaşıldığını ve verilerin sınırlayıcı küme özelliklerinin uygun bir eşik sabitlenerek tahmin edilebileceğini varsayıyoruz.

Bir grup sıcak gün, halk sağlığı ve tarım için ciddi sonuçlar doğurabilir. Verileri yeniden kümelendirerek, kümelerin oluşma hızı ve kümelerin şiddeti için tahminler elde edebiliriz; bu tahminler, küme maksimum, küme boyutu ve küme fazlalığı gibi istatistik dağılımları ile yararlı bir şekilde ölçülebilir. Ortalama küme boyutunun 1 / θ ≈ 2 olduğunu zaten gördük.

Ekstrem indeksin yukarıdaki tahminleri ile uygulanan aralıklı küme azaltma şeması, farklı eşiklerde kümelerin tanımlanmasını sağlar. Kümelerin oluştuğu Poisson süreç hızı, yaklaşık nc ≈ θnF ̄ (u) yaklaşımına göre eşik aşma olasılığı ile yaklaşık olarak doğrusal olarak azalmaktadır.

Ortalama olarak, her Temmuz ayında% 90’ın üzerinde yaklaşık 1.3 küme meydana gelir ve oran, eşik aşma olasılığındaki her 0.01’lik düşüş için yaklaşık 0.12 azalır. Aralıksızlaştırma çalıştırma uzunluğu r tahminleri, tüm eşikler için 4’e yakındır, bu da sıcaklığın eşiğin altında olduğu yaklaşık dört gün ile ayrılan aşmaların bağımsız olarak alınabileceğini gösterir.

3 boyutlu nokta bulutu
Nokta bulutu modelleme Programları
Nokta bulutu nedir
Nokta Bulutu
Nokta Bulutu oluşturma
AutoCAD nokta bulutu
Nokta bulutu verisi
Nokta Bulutu modelleme

POT modeli için, GP dağılımına göre küme maksimumlarının fazlalıklarını tanımlıyoruz (10.23). Farklı eşiklerde GP parametrelerinin maksimum olabilirlik tahminleri Şekil 10.6’da gösterilmektedir. Model iki kez takılmıştır.

Şekil 10.6 Küme maksimumlarına (a) uyan GP dağılımı için eşiğe karşı parametre tahminleri (—◦—) ve% 95 güven aralıklarıyla (· · · · · ·) tüm aşımlara (b) karşı. Ölçek parametreleri σ – γ u’ya normalleştirilmiştir. GEV modelinden şekil parametresinin tahmini (- – – – -) de belirtilir ve eşik, Santigrat derece cinsinden üst eksenlerde işaretlenir.

Şekil 10.7 Küme maksimumları (a) aşırılıkları için ve% 96 eşik üzerindeki normalleştirilmiş aşma süreleri (b) için% 95 güven aralıkları ile takılan modellerden simüle edilerek elde edilen nicel grafikler. Aşınma süreleri için, sürekli çizginin eğimi 1 / θˆ ve kırılma noktası – log θˆ vardır, burada θˆ = 0,49.

ilki yalnızca küme maksimumlarına ve ikincisi, tüm aşımlara. İki uyum arasında bir miktar eşitsizlik olduğu için, zirveleri modellemek için ikincisini kullanmaktan kaçınmalıyız. Ayrıca şekil parametresinin tahmininin -0.5’e yakın olduğuna dikkat edin, bunun altında maksimum olabilirlik tahmin edicilerinin olağan asimptotik özellikleri geçerli değildir.

Moment tahmincileri benzer nokta tahminleri verirler ve bootstrap güven aralıkları asimptotik normalliğe dayanmaz. Her iki uyum için de, parametre tahminleri oldukça kararlıdır, belki de 120 aşma ve 59 tanımlanmış kümenin olduğu% 96 eşiğin, 31◦C’nin altında bazı önyargılarla verilir.

Şekil 10.7’deki nicel grafikler, GP modelinin% 96 eşikte tatmin edici bir uyum olduğunu ve bu eşikteki geçme sürelerinin sınır dağılımlarına göre iyi modellendiğini göstermektedir (10.27). Ayrıca, ortalama fazlalık grafiği,% 96 eşiğin üzerinde yaklaşık olarak doğrusaldır. POT modelimiz için% 96 eşikte, σˆ = 3.7 ve γˆ = −0.59’da küme maksimum uyumunu alıyoruz.

Sıcaklık verilerinin marjinal dağılımı, tüm aşımlara uyum tarafından daha iyi yakalanır, bu nedenle, marjinal kuyruğu tanımlamak için karşılık gelen GP parametre tahminlerini, σˆ = 2.8 ve γˆ = −0.42 kullanırız. % 99,% 99,9 ve% 99,99 marjinal miktarlar, önyüklemeli% 95 güven aralıkları ile 33,9 (33,4, 34,3), 36,2 (35,6, 36,6) ve 37,1 (36,2, 37,8) ‘dir. İlk ikisini 33.7 ve 36.2 ampirik nicelikler ile karşılaştırın.

% 96 eşikteki uç endeks tahmini 0.49 ile GP dağılımının bu tahminini birleştirmek, 100, 1000 ve 10.000 Temmuz getiri seviyeleri tahminlerini verir: 36.5 (35.7, 36.9), 37.2 (36.2, 38.1) 37.5 (36.3, 38.7). Güven aralıkları, uç indeksi ve GP parametrelerini bölüm 10.3.4’te açıklanan şema ile önyükleme yaparak elde edilir.

Üst son nokta tahmini 37,7’dir (36,4, 39,6). Bu tahminler daha düşüktür ve güven aralıkları, bölüm 10.2.2’nin GEV modelindeki doğrudan tahminlerden daha dardır. Burada asimptotik normalliğe veya profil olasılıklarına dayanan yöntemlere önyüklemeli güven aralıkları tercih edilmiştir çünkü bunlar eşik aşımları arasındaki bağımlılığı ve deklustering şemasındaki belirsizliği kolayca açıklarlar.

Küme maksimumlarına ek olarak, diğer ilgi istatistikleri, bir küme sırasındaki aşımların sayısı ve tüm fazlalıkların toplamıdır. Küme fazlası dağılımının ampirik tahmini daha sonra Şekil 10.11’de görülmektedir. Küme boyutu dağılımına ilişkin tahminler Şekil 10.8’de sunulmuştur.

Bunlar sabit görünüyor, ancak eşik arttıkça π (1) → 1 olduğuna dair bir ipucu var. % 96 eşikteki nokta tahminleri πˆ (1) = 0.61, πˆ (2) = 0.15, πˆ (3) = 0.07 ve πˆ (4) = 0.08; Kümelerin% 8’i dörtten fazla aşıma sahiptir. Bu tahminler, Temmuz ayı için büyük sipariş istatistiklerinin dağılımlarını (10.19) belirlemek için GEV modeli ile birleştirilebilir.

Verilerin incelenmesi, kümelenmelerin halk sağlığı ve tarımsal etkileri en üst düzeye çıkararak yalnızca ardışık aşımlardan oluşma eğiliminde olduğunu ortaya koymaktadır. Bu, bir küme içindeki maksimum ardışık aşım sayısının dağılımına yansıtılır:% 96 eşikte, tahmin κˆ (1) = 0.64, κˆ (2) = 0.17, κˆ (3) = 0.05 ve κˆ (4) = 0.08, küme boyutu dağılımına çok benzer. Küme başına ortalama yukarı geçiş sayısı, önyüklemeli% 95 güven aralığı (1.00, 1.43) ile 1.17’dir.

İki Boyutlu Nokta Süreçleri

Bu bölümde, aşma sürelerinin aşan rastgele değişkenler Xi tarafından tanımlanan işaretlerle ilişkilendirildiği tek boyutlu nokta süreçlerini ele aldık. Diğer bir öğretici yaklaşım, zamanı ilk boyutta ve Xi’yi ikinci boyutta kaydeden iki boyutlu süreçleri dikkate almaktır.

İşlem, Hsing (1987) tarafından, Pickands’ın (1971) bağımsız diziler üzerinde ve Mori’nin (1977) güçlü karıştırma dizileri üzerinde çalışmasını genişleterek çalışılmıştır. Normalleştirme sabitleri, (Mn – bn) / an bir GEV sınırına, G, alt ve üst uç noktaları ∗ x ve x ∗ olacak ve 􏰔 (un) koşulu aynı anda farklı eşiklerde tutulacak şekilde olduğunda, Hsing (1987 ) herhangi bir Vn limitinin forma sahip olduğunu gösterir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir