İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (26) – 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 (26) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor? – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

24 Eylül 2020 ekseninin algoritmanın yinelemesi ilgi değişkeninin daha büyük olasılığa sahip olduğu İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (26) – Bayesliler Ne İstiyor ve Neden İstiyor – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma marjinal dağılımlar Ödevcim Akademik Reddetme örneklemesi kullanılarak tekrarlanan örnek 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (26) – 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.


Bu algoritma, hem x hem de y için marjinal dağılımlardan örnekler üretir, ancak aynı zamanda x ve y çiftlerini eklem yoğunluğundan elde edilenler gibi ele alabiliriz. Bunu yapabileceğimiz koşulları kısaca daha derinlemesine tartışacağız. Bununla birlikte, genellikle, bir modeldeki diğer parametreler hariç olmak üzere, bir parametreyle ilgili hipotezleri test etmekle ilgilendiğimizden, genel olarak, özellikle ilgi çekici olan parametreler için marjinal dağılımlardır. Şekil 4.5 hem x hem de y’nin bir “izleme grafiğini” ve her iki değişken için marjinal yoğunlukları göstermektedir.

İz grafiği, basitçe, x ekseninin algoritmanın yinelemesini temsil ettiği ve y ekseninin her belirli yinelemede rastgele değişkenin simüle edilmiş değerini temsil ettiği iki boyutlu bir çizimdir. Sezgisel olarak, daha sonra izleme grafiğini alabilir, kenarına çevirebilir (saat yönünde 90 derece dönüş) ve “mürekkebin” y ekseni boyunca düşmesine ve marjinalin histogramını oluşturmak için “yığılmasına” izin verebiliriz. yoğunluk. İz grafiğindeki özellikle karanlık olan yerler, algoritmanın sıklıkla simüle ettiği yoğunluk bölgelerini temsil eder; daha açık alanlar, algoritma tarafından daha nadiren ziyaret edilen yoğunluk bölgeleridir.

Bu nedenle, ilgi değişkeninin daha büyük olasılığa sahip olduğu alanlarda “mürekkep” daha fazla birikecektir. Bu marjinal yoğunlukların histogramları, Bölüm 2’de türetilen teorik marjinal yoğunluklar üst üste getirilerek, ilgili iz grafiklerinin sağında gösterilmektedir. Baştaki 1/28 normalleştirme sabiti hem payda hem de paydada birbirini götürdüğü için bu marjinallerin normalize edilmediğini anlayın.

Başlangıç ​​değerleri çok zayıf olmasına rağmen (−5, yoğunluğun her iki boyutunda da geçerli bir nokta değildir), algoritmanın uygun bölgeye – [0, 2] çok hızlı yakınsadığına dikkat edin. Bir MCMC algoritmasının uygun bölgeyi bulması için genellikle birkaç yineleme gerekir – ve daha teorik olarak, algoritma tarafından üretilen Markov zincirinin uygun “hedef” dağıtımdan örneklenmesi için. Bu nedenle, hesaplamalar yapmadan önce genellikle birkaç erken yinelemeyi atarız (“yazma” olarak adlandırılır). Bu nedenle marjinal yoğunluklar, algoritmanın yalnızca son 1500 yinelemesinden üretilir.

Marjinal yoğunlukların histogramları, algoritmanın ilgili yoğunluklardan uygun şekilde örneklediğini göstermektedir. Tabii ki, kesinlikle bazı hatalar var – histogramların burada ve orada nasıl biraz fazla düşük veya yüksek olma eğiliminde olduğunu gözlemleyin. Bu, örnekleme hatasını yansıtır ve bu tür bir hata, daha fazla değer örneklenerek azaltılır (örneğin, 2.000 yerine 5.000 çekiliş kullanılarak); sonraki bölümde bu konuya döneceğiz.

X ve y için marjinal dağılımları incelemenin yanı sıra, eklem yoğunluğunu da inceleyebiliriz. Şekil 4.6, birkaç aşamada alınmış iki boyutlu bir iz grafiğini göstermektedir. Sol üstteki şekil 5 iterasyondan sonra algoritmanın durumunu gösterir; sağ üstteki şekil 25 yinelemeden sonraki durumu gösterir; sol alttaki şekil bunu 100 yinelemeden sonra gösterir; ve sağ alttaki şekil, bunu 2.000 yinelemeden sonra gösterir.

Burada yine, algoritmanın zayıf başlangıç ​​değerleriyle başlamasına rağmen, f (x, y) ile temsil edilen uygun iki boyutlu, kısmi düzlem bölgesine hızla yakınsadığını görüyoruz.

X ve y için dağılımdan örnekledikten sonra, şimdi yoğunluk bilgimizi özetleyebiliriz. X için teorik ortalama, x (f (x) = (1/28) (4x + 10)) için marjinal alınarak ve x için tüm değerler boyunca integral alınarak bulunabilir:

  • μx = × f(x)dx = 1.095.

Y için benzer bir hesaplama teorik ortalama 1,143 verir. Değişkenler için marjinal dağılımlardan alınan son 1500’e dayanan ortalamaların ampirik tahminleri (ilk 500’ü yanma olarak çıkararak) x ̄ = 1.076 ve y ̄ = 1.158’dir. Teorik ve deneysel araçlar arasındaki tutarsızlık, MCMC algoritmasındaki örnekleme hatasına atfedilebilir. Daha uzun bir çalışma hatayı azaltacaktır, ancak 1.500 simüle edilmiş çekilişle bile buradaki tutarsızlıklar minimumdur (hem x hem de y için% 2’den az).

Reddetme örneklemesi kullanılarak tekrarlanan örnek

Az önce tartıştığımız Gibbs örnekleme algoritmasında, x ve y’nin koşullu dağılımlarından örnekleme yapmak için ters çevirme yöntemini kullandık. Ters çevirme yöntemini kullanmanın birkaç nedenden ötürü mümkün olmayabileceği sıklıkla karşılaşılan bir durumdur. İlk olarak, Gibbs örnekleyicisindeki koşullu ifadeler tek değişkenli olmayabilir. Yani, koşullu dağılımlarımızı tek değişkenli koşullu yoğunluklara bölmek zorunda değiliz; Bölüm 7’de göreceğimiz gibi, çok değişkenli koşullu yoğunlukları seçebiliriz. İkinci olarak, F () −1 tek bir boyutta bile hesaplanamayabilir.

Örneğin, dağılım iki değişkenli normal olsaydı, koşullu tek değişkenli normal olurdu ve F () – 1 analitik olarak hesaplanamazdı.2 Üçüncü olarak, yoğunluğun tersi hesaplanabilir olsa bile, koşulludaki normalleştirme sabiti olmayabilir kolayca hesaplanabilir. Ters çevirme algoritması teknik olarak F () – 1’in tam hesaplanmasını gerektirir ki bu durumda, koşullu dağılımlar için formüllerin hem payını hem de paydasını bilmemizi gerektirir. Koşullu dağılımın tam formülünü bilmediğimiz, bunun yerine koşullu olanı yalnızca normalleştirme (orantılılık) sabitine kadar bildiğimiz bir durumdur.

Genel olarak, koşullu dağılımlar, koşullandırma noktasında değerlendirilen ortak dağılımla orantılıdır. Dolayısıyla, örneğin yukarıda tartışılan örnekte, y = q olduğunu biliyorsak, o zaman şu doğrudur:

  • f (x | y = q) = (1/28) × 2 ∝ 2x + 3q + 2.

(1/28) (6q + 8) ‘in nihai orantılılıkta yer almadığına dikkat edin; bunun nedeni, bu faktörün, eklem yoğunluğunun bu dilimini ölçeklendiren ve böylece integrali 1 olan basit bir sabit olmasıdır. Ancak, Gibbs örneklemesinin çalışması için bu sabit gerekli değildir! Neden olmasın? Gibbs örnekleyici, eklem yoğunluğundaki göreceli frekansıyla doğru orantılı olarak yalnızca y = q ayarlayacaktır. Başka bir deyişle, Gibbs örnekleyici, eklem yoğunluğu altında olması gerektiği sıklıkta y = q’yu ziyaret edecektir. Bu sonucu bir acil durum tablosunda görmek belki daha kolaydır; Tablo 4.1’de gösterilen örneği düşünün.

Bu örnekte, bir Gibbs örnekleme stratejisi izlersek, x ve y için bir başlangıç değeri seçeriz; her biri için 0 seçtiğimizi varsayalım. Y = 0 ile başlasaydık, a / (a + b) olasılığıyla x = 0 ve b / (a + b) olasılığıyla x = 1’i seçerdik. X’imizi seçtikten sonra, eğer x 0 olsaydı, a / (a + c) olasılıkla y = 0 ve c / (a + c) olasılıkla y = 1’i seçerdik. Öte yandan, x = 1 seçmiş olsaydık, b / (b + d) olasılıkla y = 0 ve d / (b + d) olasılıkla y = 1 seçerdik. Böylece, toplam olasılıkla y = 0 seçiyor oluruz.

  • p (y = 0) = p (y = 0 | x = 0) p (x = 0) + p (y = 0 | x = 1) p (x = 1).

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