İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (24) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor? – 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 (Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (24) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor? – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

24 Eylül 2020 İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (24) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor? – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma Normal yoğunluk numunenin histogramı Ödevcim Akademik örnekleme rutininin etkinliği Reddetme örneklemesi Reddetme örneklemesinin bazı sınırlamaları zarf fonksiyonundan örnekleme 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (24) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor – 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.


Ters çevirme yöntemiyle ilgili ikinci sorun, yöntemin çok değişkenli dağılımlarla çalışmamasıdır, çünkü tersi genellikle bir boyutun ötesinde benzersiz değildir. Örneğin, Bölüm 2’de tartışılan iki değişkenli düzlemsel yoğunluk fonksiyonunu düşünün:

  • f (x, y) = 1 (2x + 3y + 2), 28

0 <x, y <2. ile u ∼ U (0,1) çizip x ve y için çift katlı integrali çözmeye çalışırsak, şunu elde ederiz:

  • 28u = yx + 2 + 2xy,

Ki elbette sonsuz sayıda çözüme sahiptir (iki bilinmeyenli bir denklem). İleride düşünürsek, bir değişken için bir değer seçebilir ve ardından diğer değişkenin koşullu dağılımından yararlanmak için ters çevirme yöntemini kullanabiliriz. Bu süreç, sorunu, kısaca tartışacağım gibi, Gibbs örneklemesinin temel fikri olan tek değişkenli koşullu dağılımlardan örneklemeye indirgeyecektir.

Örneklemenin Reddedilme Yöntemi

F − 1 (u) hesaplanamadığında, diğer örnekleme yöntemleri mevcuttur. Çok önemli olanı ret örneklemesidir. Ret örneklemesinde, x için bir f (x) dağılımından örnekleme üç temel adımı içerir:

1. Örneklemenin kolay olduğu ve m × g (x) değerlerinin tüm noktalarda f (x) ‘den büyük olduğu (m bir sabittir) bir g (x) dağılımından bir z değeri örnekleyin.

2. R = f (z) oranını hesaplayın. m × g (z)

3. Örnek u ∼ U (0,1). R> u ise, z’yi f (x) ‘ten bir beraberlik olarak kabul edin. Aksi takdirde, 1. adıma dönün.

Bu algoritmada, m × g (x), bir sabit m ile çarpılan yoğunluk fonksiyonu g (x), ilgi dağılımı [f ( x)] tüm noktalar için aynı noktada. Başka bir deyişle, m × g (x) f (x) ‘i sarar. 1. adımda, pdf g (x) ‘den bir z noktasını örnekliyoruz.

2. adımda, z’de değerlendirilen zarf fonksiyonunun [m × g (x)] aynı noktada değerlendirilen ilgili yoğunluk fonksiyonuna [f (x)] oranını hesaplıyoruz.

Son olarak, 3. adımda, bir U (0,1) rasgele değişken u çizeriz ve onu R ile karşılaştırırız. Eğer R> u ise, çekilişi f (x) ‘den bir çekiliş olarak ele alırız. Değilse, z’nin f (x) ‘den geldiğini reddederiz ve tatmin edici bir çizim elde edene kadar süreci tekrar ederiz.

Bu rutinin uygulanması kolaydır, ancak neden işe yaradığı hemen anlaşılamaz. Bir önceki bölümde tartışılan yoğunluğu tekrar inceleyelim ve [0, 5] aralığında sabit yoğunluk olan bir zarf fonksiyonunu 2’nin bir sabiti ile çarpımını ele alalım. Bu sabiti seçiyorum çünkü U (0,5) yoğunluk .2 iken, yoğunluğun maksimum yüksekliği f (x) = (1/40) (2x + 3) .325’tir. U (0, 5) yoğunluğunu ikiyle çarpmak, bu yoğunluğun yüksekliğini, f (x) için maksimumun oldukça üzerinde olan .4’e çıkarır ve bu nedenle m × g (x) ‘i gerçek bir zarf işlevi yapar. Şekil 4.3 yoğunluk ve zarf işlevlerini gösterir ve ret örnekleme sürecini grafik olarak gösterir.

İlk adımda, zarf fonksiyonundan örnekleme yaparken, grafikte x ekseni üzerinde bir konum seçiyoruz (Şekil 4.3’teki üst grafiğe bakınız). R oranını oluşturma ve onu düzgün bir sapma ile karşılaştırma süreci, esasen, x koordinatı seçildikten sonra y yönünde bir noktanın konumlandırılması ve ardından ilgili yoğunluğun altında olup olmadığına karar verilmesi sürecidir. Bu oranı ve eşitsizliği u ile yeniden düzenlersek daha belirgin hale gelir:

  • f(z) <=> m×g(z)×u.

m × g (z) × u ​​bize y boyutunda 0 ile m × g (z) arasında bir yere düşen bir nokta sağlar. Bu, m × g (z) × u’nun gerçekten basitçe U (0, g (z)) dağılımından rastgele bir çekim sağladığına dikkat çekilerek kolayca görülebilir: u = 0 olduğunda bu hesaplamanın değeri 0’dır; u = 1 olduğunda değeri m × g (z) (Şekil 4.3’teki ortadaki grafiğe bakın).

Z’yi f (x) ‘den bir çekiliş olarak kabul edip etmemeye karar verdiğimiz son adımda, y koordinatının f (x) eğrisinin altına düşüp düşmediğini belirledik (Şekil 4.3’teki alt grafiğe bakın). Bu süreç hakkında düşünmenin bir başka yolu da, oranın bize ilgi yoğunluğundan gelen belirli bir x değerinde bir çekmeyi kabul edeceğimiz zamanların oranını söylemesidir.

Aşağıdaki R programı, reddetme örneklemesini kullanarak f (x) = (1/40) (2x + 3) yoğunluğundan 1000 çizim simüle eder. Rutin ayrıca, f (x) ‘den 1000 çekiliş elde etmek için g (x)’ den kaç tane toplam çekim yapılması gerektiğini sayar.

Numune alma sayımının red yöntemi için #R programı = 0; k = 1; f = matris (NA, 1000) iken (k <1001)
{z = runif (1, min = 0, maks = 5) r = ((1/40) * (2 * z + 3)) / (2 * .2)

Şekil 4.4, bu algoritmanın çalıştırılmasının sonuçlarını göstermektedir. 1.000 numunenin histogramı, ilgilenilen yoğunluğa çok yakındır.

Reddetme örneklemesi, tersine örneklemenin işe yaramadığı yoğunluklardan güçlü bir örnekleme yöntemidir. Herhangi bir yoğunluktan numune almak için kullanılabilir ve çok değişkenli yoğunluklardan numune almak için kullanılabilir. Çok değişkenli durumda, çok değişkenli bir zarflama fonksiyonundan önce bir X – şimdi tek bir nokta yerine rastgele bir vektör – seçeriz ve sonra aynı şekilde devam ederiz.

Reddetme örneklemesinin bazı sınırlamaları vardır. İlk olarak, bir zarflama işlevi m × g (x) bulmak kolay bir iş olmayabilir. Örneğin, ilgi yoğunluğu için tüm destek noktalarında daha büyük değerlere sahip bir zarf bulmak zor olabilir. Normal bir yoğunluktan örnekleme için bir zarf olarak tek tip bir yoğunluğu kullanmayı düşünün.

Normal yoğunluk için x’in alanı −∞’dan + ∞’a uzanır, ancak karşılık gelen tekdüze yoğunluk yoktur. Sınırda, bir U (−∞, + ∞) yoğunluğu, seçilen sabit çoklu m ne olursa olsun dağılımın merkezinde g (x) ‘in f (x)’ in altına düşmesine neden olacak şekilde sonsuz derecede düşük bir yüksekliğe sahip olacaktır. İkincisi, algoritma çok verimli olmayabilir. Zarflama işlevi tüm noktalarda f (x) ‘den önemli ölçüde yüksekse, algoritma denenen çoğu çekilişi reddedecektir, bu da f (x)’ den tek bir değer bulmadan önce inanılmaz sayıda çekilişin yapılması gerekebileceği anlamına gelir.

Teorik olarak, bir ret örnekleme rutininin etkinliği, uygulanmadan önce hesaplanabilir. Yukarıdaki durumda, zarflama eğrisinin altındaki toplam alan 2’dir (5 × .4), ancak ilgili yoğunluğun altındaki toplam alan 1’dir (yoğunluk fonksiyonunun tanımına göre). Bu nedenle, kullanılan algoritma g (x) ‘ten gelen çekilişlerin yaklaşık% 50’sini kabul etmelidir. Aslında, yukarıda gösterilen ve tartışılan durumda,% 50,5’lik bir ret oranı olan f (x) ‘den 1.000 kart çekme elde etmek için 2.021 deneme yapıldı. Bu iki sınırlama, mümkünse de, çok değişkenli dağılımlarda boyutsallık arttıkça reddedilme örneklemesini giderek zorlaştırmaktadır.


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