İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (2) – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 - 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

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (2) – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

7 Eylül 2020 Anahat  İstatistiğin her alanında Klasik ya da Bayesçi tüm araştırmacılar Ödevcim Akademik Programlama Üzerine Bir Not Sosyal Bilimlerde İstatistikk Veri Analizi Yaptırma 0
İstatistik - Sosyal Bilimlerde İstatistik (2) – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları - Ücretli İstatistik Yaptırma

 

On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


Anahat 

Bir önceki yazımızda “İstatistik” yazı dizimiz boyunca neler yapacağımızı anlatmaya başlamıştık ve anahatlarıyla ortaya koymuştuk. Aşağıda geri kalan bölümlerde neler yapacağımızı açıklamalarıyla birlikte görebilirsiniz.

Bölüm 4, MCMC yöntemlerinin mantığını, yani dağıtımlardan miktarları örneklemenin, araştırma sorularımızı yanıtlamamıza olanak tanıyan özetlerini üretmemize yardımcı olabileceği şeklindeki mantığını sunar. Bu bölüm daha sonra keyfi dağılımlardan bazı temel örnekleme yöntemlerini açıklar ve ardından Gibbs örnekleyicisini sosyal bilim araştırmalarında yaygın olan yüksek boyutlu dağılımlardan örnekleme için temel bir yöntem olarak geliştirir.

Bölüm 5, Gibbs örneklemesinin kolayca kullanılamadığı durumlarda kullanılabilecek alternatif bir MCMC örnekleme yöntemini tanıtmaktadır: Metropolis-Hastings algoritması. Bölüm 4 ve 5’in her ikisinde de, bu örnekleme yöntemlerini, MCMC algoritma performansını değerlendirmeye ve modeli değerlendirmeye kadar, ancak dahil etmeyecek şekilde, Bayes analizi gerçekleştirmenin tam sürecini örneklemek için Bölüm 2 ve 3’te kullanılan dağılımlara ve problemlere uyguluyorum. Uygun.

Bölüm 6, (1) MCMC algoritma performansının nasıl izleneceğini ve değerlendirileceğini ve (2) model uyumunun nasıl değerlendirileceğini ve modellerin nasıl karşılaştırılacağını göstererek Bayes analizinin örneklendirmesini tamamlar. Bölümün ilk kısmı, neredeyse tamamen MCMC uygulamasıyla ilgili teknik konulara ayrılmıştır. Bir araştırmacı, tahmin yönteminin kabul edilebilir bir şekilde işlediğini bilmeli ve çıktıyı uygun tahminler üretmek için nasıl kullanacağını bilmelidir.

Çoğu uygulama için jenerik yazılım mevcut olduğundan, bu sorunlar çoğu klasik istatistiksel analiz için genellikle sorun teşkil etmez. Bununla birlikte, tipik olarak araştırmacının kendisi tarafından geliştirilen yazılımı içeren Bayes analizleri için önemli konulardır. Algoritma performansını değerlendiren analiz sürecindeki bu ek adımın bir yararı, klasik bir analize göre veriler ve model varsayımlarıyla çok daha yakın bir ilişki gerektirmesidir ki bu, araştırmacıları yanlış bir güvenlik duygusuna uyandırma potansiyeline sahip olabilir. 

Bölümün ikinci kısmı büyük ölçüde sağlamdır. Klasik ya da Bayesçi tüm araştırmacılar, modellerinin eldeki verilere uyup uymadığını ve bir modelin diğerinden daha iyi olup olmadığını belirlemelidir. Bayesçi paradigmanın bu belirlemeleri yaparken klasik bir yaklaşımdan çok daha fazla bilgi ve esneklik sunduğunu göstermeye çalışıyorum. Tüm olasılıkları ele alamasam da, bölümün bu kısmında dikkate alınması gereken birkaç yaklaşım sunacağız.

Kalan bölümlerin (7-10) odak noktası önemlidir ve uygulanmaktadır. Bu bölümler, sosyal bilim araştırmalarında yaygın olan belirli modeller için MCMC algoritmaları geliştirmeye ve göstermeye yöneliktir. Bölüm 7, doğrusal regresyon modeline Bayesçi bir yaklaşımı göstermektedir. Bölüm 8, genelleştirilmiş lineer modellere, özellikle ikili ve ordinal probit modellerine Bayesci bir yaklaşımı gösterir. Bölüm 9, hiyerarşik modellere Bayesçi bir yaklaşım sunar. Son olarak, Bölüm 10, çok değişkenli modellere Bayesçi bir yaklaşım getirmektedir.

Bu bölümlerde geliştirilen algoritmalar, oldukça genel olmakla birlikte, araştırmacılar tarafından kullanılmak üzere uç noktalar olarak düşünülmemelidir. Bunun yerine, kullanıcıya özel problemlere göre uyarlanmış algoritmaların geliştirilmesi için başlangıç ​​noktaları olarak düşünülmelidirler.

İlk altı bölümde bazen uydurma örneklerin kullanılmasının aksine, sonraki bölümlerdeki hemen hemen tüm örnekler gerçek olasılık dağılımları, gerçek araştırma soruları ve gerçek verilerle ilgilidir. Bu amaçla, bir modelin parçası olarak doğrudan tahmin edilmeyen parametreler için arka dağılımlar elde etme yeteneği ve eksik verilerin işlenebilme kolaylığı dahil, Bayes analizinin bazı ek yararlı yönleri tanıtıldı.

Programlama Üzerine Bir Not

Metin boyunca, model geliştirme ve tahmin arasındaki bağlantıyı aydınlatmak için hemen hemen tüm MCMC algoritmaları için R programları sunuyoruz. R, ücretsiz olarak temin edilebilen, indirilebilen bir programlama paketidir ve Bayesian analizlerine son derece uygundur. Ancak, R, MCMC algoritmalarının yazılabildiği tek olası programlama dilidir. Hiyerarşik modelleme bölümünde kullandığım bir diğer paket ise WinBugs. WinBugs, Gibbs örneklemesini göreceli kolaylıkla gerçekleştiren ücretsiz olarak edinilebilen, indirilebilir bir yazılım paketidir. Rutin olarak Bayes analizleri yapmayı düşünüyorsanız, WinBug’ları nasıl kullanacağınızı öğrenmenizi şiddetle tavsiye ederim. WinBugs’un sözdizimi R’ye çok benzer ve bu nedenle, R aşina olduktan sonra öğrenme eğrisi dik olmaz.

WinBugs’un R’ye göre en önemli avantajı, WinBugs’in sizin için Gibbs örneklemesi için koşullu dağılımlar türetmesidir; kullanıcının modeli belirtmesi yeterlidir. Diğer yandan R’de, koşullu dağılımlar kullanıcı tarafından matematiksel olarak türetilmeli ve sonra programlanmalıdır. Bununla birlikte, R’nin WinBug’lara göre en önemli avantajı, genel bir programlama dili olarak R’nin kullanıcıya dosyalardan veri okuma, verileri modelleme ve çıktıları dosyalara yazma konusunda daha fazla esneklik sağlamasıdır. R’de nasıl programlanacağını öğrenmek için, yazılımı indirdiğinizde mevcut olan çeşitli belgeleri indirmenizi tavsiye ederim. Ayrıca Venables ve Ripley’in S ve S-Plus⃝R programlama kitaplarını da tavsiye ederim. S ve S-Plus dilleri neredeyse R ile aynıdır, ancak ücretsiz olarak kullanılamazlar.

C veya C ++ gibi genel bir programlama dili öğrenmeyi daha da şiddetle tavsiye ederim. Metin boyunca R programlarını göstermeme rağmen, UNIX tabanlı C’yi kendi çalışmalarımda yoğun bir şekilde kullandım, çünkü programlar UNIX tabanlı C’de diğer dillerden çok daha hızlı çalışma eğilimindedir. İlk olarak, UNIX sistemleri genellikle diğer sistemlerden daha hızlıdır. İkinci olarak, C ++ birçok yazılım paketinin yazıldığı dildir. Bu nedenle, bir yazılım paketinin dilinde bir program yazmak, o dilin kendisi C / C ++ ‘da bir temele dayandığında, o dildeki herhangi bir algoritmayı, doğrudan C / C ++ ile yazılmış olacağından daha yavaş hale getirir.

C ve C ++ öğrenmesi zor diller değildir. Aslında, eğer R’de programlayabiliyorsanız, C de programlayabilirsiniz çünkü birçok komutun sözdizimi aynıdır. Ayrıca, SAS veya STATA’da programlayabilirseniz, C’yi çok kolay öğrenebilirsiniz. SAS gibi veritabanı programlama dilleri ile C gibi genel programlama dilleri arasındaki temel farklar, dizilerdeki öğelerin nasıl ele alındığı ile ilgilidir. C’de, bir dizideki her öğe ele alınmalıdır; veritabanı ve istatistik programlama dillerinde, komutlar genellikle aynı anda tüm bir sütuna (değişken) uygulanır. Örneğin, bir veri tabanında veya istatistik paketinde cinsiyetin yeniden kodlanması, tüm gözlemlere otomatik olarak sistematik olarak uygulanan tek bir komut gerektirir. Diğer yandan genel bir programlama dilinde, komutu her satıra tekrar tekrar uygulamak gerekir (genellikle bir döngü kullanarak). Metindeki örnekler boyunca örneklediğim gibi, R her iki özelliği de birleştirir: Dizilerdeki öğeler tek seferde ele alınabilir veya hepsi aynı anda ele alınabilir.

C ve veritabanı paketleri gibi genel programlama dilleri arasındaki diğer bir fark, genel dillerin içlerinde yerleşik pek çok işlevi olmamasıdır. Örneğin, R, SAS ve STATA’daki normal dağıtımlardan farklılıkları simüle etmek kolaydır çünkü bu diller bunu yapmak için kullanılabilecek yerleşik işlevlere sahiptir. C gibi genel bir dilde ise, kişi ya işlevi kendisi yazmalı ya da var olan bir kitaplıkta bir işlev bulmalıdır. Bir kez daha, bu bir dezavantaj gibi görünse de, sonraki tüm programlarda kullanılabilecek bir işlevler koleksiyonunu toplamak çok az zaman alır.


On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now Button