İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (55) – İkili Probit Modeli – İstatistik 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

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (55) – İkili Probit Modeli – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

30 Eylül 2020 Gibbs örnekleyicisinin yapısı İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (55) – İkili Probit Modeli – İstatistik Nedir – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma Kesilmiş Normal Dağılımlardan Simülasyon matematiksel olarak zorlayıcı Modeldeki bilinmeyen miktarlar normal dağılımlardan simüle etme normal olarak dağıtıldığı Ödevcim Akademik olasılık oranıyla ölçülen mutlak risk olasılıkların üslü katsayıların katlarına eşit olduğu OLS regresyon modeli Saf Yaklaşım 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (55) – İkili Probit Modeli – 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 sonuç, olasılıkların üslü katsayıların katlarına eşit olduğunu söylüyor. Cinsiyet için üslü 2 katsayımız olduğunu varsayalım (erkek = 1 olan yapay bir değişken olarak ölçülür).

Bu üssel katsayı, sonuç değişkenine “1” yanıtını veren bir erkeğin olasılıklarının, modeldeki diğer değişkenlerden net olarak “1” yanıtını veren bir dişinin olasılığının iki katı olduğu anlamına gelir. Bu yorumlama kolaylığı, lojistik regresyon modelini sosyal bilimlerde popüler hale getirmiştir.

Bununla birlikte, sınırlamalar şunları içerir:

(1) bu yorum bize mutlak risk hakkında hiçbir şey söylemiyor, yalnızca göreli risk; ve

(2) olasılık oranları, genellikle olasılık oranları gibi yorumlanır.

Aslında, olasılık oranıyla ölçülen mutlak risk ile olasılık oranıyla ölçülen bağıl risk arasında bire bir ilişki yoktur. Örneğin, A ve B gruplarının sırasıyla .1 ve .01 mutlak riskleri varsa, A ve B grubu için göreli riski temsil eden olasılık oranı, olasılıklar .99 ve .9 olmasıyla aynıdır: 11, ancak kesinlikle mutlak riskler önemli ölçüde farklıdır. Olasılık oranı, bu bilgiyi mutlak risk hakkında aktarır. Olasılıkların oranı, birinci olasılıklar kümesinin altında 10’dur ve ikincinin altında 1,1’dir; bu, birinci çifte ilişkin mutlak olasılıklarda ikinci çifte göre önemli ölçüde daha büyük bir farkı gösterir.

Hem lojistik hem de probit modeller için, model olasılıkları;

(1) doğrusal öngörü değerlendirilerek ve

(2) p’yi elde etmek için bağlantı fonksiyonunu uygulayarak elde edilebilir.

Model Parametreleri İçin Arka Dağılımdan Örnekleme

Denklem 8.6’da oluşturulan posterior dağıtım ile MCMC örneklemesi, ya bir MH algoritması için yazılan bu posteriorun kullanılmasına ya da Gibbs örneklemesi için for için koşullu dağılımın türetilmesine dayanır. Bu model için bir MH algoritması geliştirmek, R’deki pnorm fonksiyonunu (veya diğer dillerdeki eşdeğeri) kullanarak basittir ve bunu bir alıştırma olarak bırakıyorum.

Denklem 8.6’da yazıldığı gibi, arka kısım daha fazla basitleştirilemez, bir Gibbs örnekleyicisinin yapısının göz korkutucu bir süreç gibi görünmesini sağlar. Ancak, yukarıda bahsettiğim gibi, gizli değişken yaklaşımı Gibbs örnekleme sürecini basitleştirir.

Modeldeki bilinmeyen miktarlar β vektörü ve Y ∗ vektörüdür. İlk spesifikasyondan Y ∗ β N (Xβ, 1) ‘nin, herşeyi ∗> 0 ancak yi = 1 veyi ∗ <0 iff yi = 0 kısıtlamasına tabi olduğunu biliyoruz.

Bu belirtimler birlikte, yi ∗ | yi, Xi, β ∼ TN (XiTβ, 1) anlamına gelir; burada T N, kesilmiş normal dağılımdır. Kesme noktası 0’dır ve dağılımın kesilen tarafı yi tarafından belirlenir: y = 0 olan bireyler için dağılım 0’ın üzerinde kesilir; y = 1 olan bireyler için dağılım 0’ın altında kesilir.

Β için dağılım nedir? Y ∗ vektörü normal olarak dağıtıldığı için, Y given verildiğinde, for için koşullu dağılım OLS regresyon modeli ile aynıdır (σ2 = 1 ile): β | X, Y ∗ ∼ N 􏰕 (XT X) – 1 (XT Y ∗), (XT X) −1􏰃.

Dolayısıyla, bir Gibbs örnekleyici dört adımda belirtilebilir:

  • 1. β için başlangıç ​​değerleri belirleyin.
  • 2. Simüle etY ∗ | X, Y, β∼TN (Xβ, 1).
  • 3. β | X, Y ∗, Y ∼ N 􏰕 (XT X) −1 (XT Y ∗), (XT X) −1􏰃 simüle edin.
  • 4. 2. adıma dönün (tekrarlayın).

 

  • #R program for dichotomous probit model
    #read the data x=as.matrix(read.table(“c:\\bookdead.dat”)[,3:9]) y=as.matrix(read.table(“c:\\bookdead.dat”)[,10])
    #create variables, set values, and write out starting values b=matrix(0,7); vb=solve(t(x)%*%x); ch<-chol(vb)
    write(c(i,t(b)), file=”c:\\dprob_gibbs.out”, append=T, ncol=8)
    #begin MCMC simulation for(i in 2:5000){
    #simulate latent data from truncated normal distributions u=as.matrix(runif(length(y),min=0,max=1)) xb=as.matrix(x%*%b)
    ystar=qnorm(y*u + u*(-1)^y*pnorm(0,mean=xb,sd=x[,1]) + y*pnorm(0,mean=xb,sd=1), mean=xb, sd=x[,1])
    #simulate beta vector from appropriate mvn distribution b<-vb%*%(t(x)%*%ystar) + t((rnorm(7,mean=0,sd=1))%*%ch)
    write(c(i,t(b))), file=”c:\\dprob_gibbs.out”, append=T, ncolumns=8) if(i%%10==0){print(c(i,t(b))),digits=2)}
    }

Bu program, önceki bölümdeki OLS regresyon modeli için Gibbs örnekleyicilerine benzer, dört temel farkla. İlk olarak, bu programda σe2 simülasyonu yoktur, çünkü bu parametre probit modelinde 1’de sabitlenmiştir (yani, hatanın standart normal olduğu varsayılır). İkinci olarak, gizli veriler (ystar), gözlenen ikili y’nin yerini alacak şekilde simüle edilir. Üçüncüsü, regresyon parametre vektörü, her yinelemede değişiklik anlamına gelir.

Bu değişiklik, gizli verilerin, ystar, her yinelemede değişmesi ve dolayısıyla (XT X) −1 (XT Y ∗) değişmesi gerçeğine atfedilebilir. Dördüncüsü, sonuçları bir dosyaya kaydettiğim için, algoritmanın yinelemesini yansıtmak için çift alt simge b’ye (regresyon parametre vektörü) ihtiyacım yok. Bunun yerine, örneklendikten sonra vektörün mevcut değeri dosyaya yazılır.

Bu programı oldukça kompakt olacak şekilde yazdım – önceki programlarda ayrı olarak kullandığım birçok ifade şimdi tek bir satırda birleştiriliyor – ancak bu programın yalnızca bir bölümü biraz tartışma gerektiriyor: kesilmiş normalden gizli verilerin simülasyonu dağılımlar.

Kesilmiş Normal Dağılımlardan Simülasyon

Kesilmiş normal dağılımlardan simülasyon oldukça basit ama etkisiz olabilir veya çok hızlı olabilir ancak matematiksel olarak zorlayıcı olabilir. Bu ve sonraki bölümlerde, bu tür bir simülasyonu gerçekleştirmenin üç yolunu tartışacağım: saf ama basit bir yol, bir ret örnekleme yaklaşımı ve bir ters çevirme örnekleme yaklaşımı. Nihayetinde, ters çevirme örnekleme yaklaşımını kullanıyorum, ancak çoğunlukla naif yaklaşımı kullandım. Reddetme örnekleme yaklaşımını, önceki bölümlere göre daha pratik bir ortamda yaygın olmayan dağılımlardan örnekleme hakkında düşünmeyi motive etmek için açıkladım.

Saf Yaklaşım

Robert ve Casella’nın (1999) dediği gibi, kesilmiş normal dağılımlardan simüle etmenin “saf” bir yolu, dağılımın uygun bölümünde bir çekiliş elde edilene kadar belirtilen ortalamayla tam normal dağılımdan çekimleri tekrar tekrar simüle etmektir. Bu yaklaşımın uygulanması çok basittir ancak ciddi bir dezavantajı vardır: Son derece verimsizdir. Bir birey bir aykırı değer ise, yani XiT’si large büyük (küçük) ancak 0 (1) rapor etmişse, olası değerleri simüle edeceğimiz normal dağılımın kütlesinin çoğu ortalanacaktır. Gizli puanın çekilmesi gereken bölgeden oldukça uzaktadır. Bu gerçek, doğru bölgeye denk gelen tek bir puanı elde etmeden önce yüzlerce hatta binlerce simüle edilmiş puan alabileceğini ima eder. Genel bir örnek için, 1.645 ortalama ve 1 standart sapma ile tam bir normal dağılım göstermektedir.


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