İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (75) – Sabit ve Rastgele Efekt Modelleri – 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 (75) – Sabit ve Rastgele Efekt Modelleri – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

9 Ekim 2020 Bayesçi bir bakış açısı İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (75) – Sabit ve Rastgele Efekt Modelleri – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma klasik istatistikçi Modelleme oluşturma sürecimiz modelleme sürecimiz modellerin tümü hiyerarşik modeller Ödevcim Akademik tüm modeller rastgele etkiler yüksek seviyeli hiperparametreler için uygun hiperprior dağılımları Zaman bir değişken olarak dahil edildiğinde 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (75) – Sabit ve Rastgele Efekt Modelleri – 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.


Klasik bir istatistiksel bakış açısından, bu modeldeki tek rastgele miktar, genellikle e ∼ N (0, σe2In) ifadesiyle rastgele gösterilen e vektörüdür. Başka bir deyişle, klasik temsilde, e rastgele bir etkidir çünkü belirli bir olasılık dağılımından gelir. Öte yandan β vektörü sabit kabul edilir – bu parametreler popülasyonda bulunanlardır ve bir olasılık dağılımından kaynaklanmaz.

Ancak Bayesçi bir bakış açısına göre β, rastgele etkilerin bir vektörü olarak düşünülebilir, çünkü vektör için bir arka olasılık dağılımı oluşturabiliriz. Bu modele Bayesci yaklaşım ile klasik yaklaşım arasındaki tek fark, klasik yaklaşımın β üzerinde dolaylı olarak tek tip önceki dağılımları varsaymasıdır, oysa Bayesci bir yaklaşım bu varsayımı öncekinin formülasyonunda açık hale getirir.

Β sabit veya rasgele olarak ele alsak da, yine de, eğer öncekiler belirtilmemiş bırakılırsa, modelin bazı sabit etkilere (β) sahip bir rastgele etkiler modeli olduğu iddia edilebilir.
Daha sonra, bu bölümde ele alınan, bireylerin “kendi” kesişme noktalarına veya araçlarına sahip olduğu temel rastgele etkiler modelini düşünün:

  • yit ∼ N (αi, σ2),

αi ∼ N (α0, τ2) ile. Bayesçi bir perspektiften, bu model rastgele bir etki modeli olarak kabul edilir, çünkü αi, α0 ve τ2 parametreleriyle normal bir dağılımdan kaynaklanıyormuş gibi ele alınır. Öte yandan, klasik bir istatistikçi, her gözlem için, her bir kukla değişken için bir β ile birleştirilmiş bir kukla değişken ekleyebilir ve bu modeli bir sabit etkiler modeli olarak adlandırabilir, çünkü β vektörü sabit bir parametre vektörü olarak kabul edilebilir.

Başka bir deyişle, klasik istatistikçi modeli OLS regresyon modeli olarak belirleyebilir, Y = Xβ + e, yine X, kukla değişkenlerin bir matrisi, β bu kukla değişkenlerin etkilerinin vektörüdür ve e ∼ N (0 , σe2) tek rastgele miktar olarak kabul edilir. Bu spesifikasyondaki veri yapısı, her bireyin t satırlarına katkıda bulunduğu, X’in her bir kişiye karşılık gelen her kişi kaydı için kukla değişkenlere sahip olduğu bir kişi-yıl matrisi olacaktır.

Bayesçi bir bakış açısına göre, bu rastgele bir efekt modelidir, ancak klasik bir bakış açısına göre, bu hala sabit bir efekt modelidir. Ancak Bayesçi, yine, bu modeller arasındaki tek farkın, her αi’nin (kesişme / ortalama) uygun bir ön dağıtıma sahip olduğunun açık ifadesi olduğunu kabul eder; klasik istatistikçi yine dolaylı olarak bu “sabit” etkiler üzerinde tek tip öncelik dağılımlarını varsayar.

Bu bölümdeki modelleme sürecimizin bir sonraki adımı, esasen kesişme teriminin bireysel seviyedeki faktörlerde bir regresyona ayrıştırılması yoluyla ek bireysel düzey (düzey 2) değişkenleri dahil etmekti. Özellikle, bireylerin αi’sinin cinsiyetlerinin bir işlevi olmasına izin verdik. Bu modelin bir temsili şudur:

  • yit ∼N (αi, σ2)
  • αi ∼ N (α (0) + α (1) sex, τ2),

Hiperparametreler α (0), α (1), σ2 ve τ2 için uygun (belirsiz) hiper öncülerle birlikte. Alternatif olarak, ancak eşdeğer olarak, model daha önce yaptığımız gibi belirlenebilir:

  • yit ∼N (αi + α (1) sexi, σ2)
  • αi ∼N (α0, τ2),

yine α (0), α (1), σ2 ve τ2 için uygun önceliklerle. Bir Bayesçi daha sonra buna rastgele bir önleme modeli diyecektir. Klasik istatistikçi ise bu modeli şöyle yazacaktır:

  • yit = αi + α1sexi + eit eit ∼N (0, σ2)
  • αi = α0 + ui uit ∼N (0, τ2).

Üçüncü denklemi birinciye yerleştirdikten sonra, şunu elde ederiz:

  • yit = α0 + ui + α1sexi + eit.

Bu temsil altında, klasik istatistikçi, α0 ve α1’in sabit etkiler olduğunu ve tek rastgele etkinin ui ve eit olduğunu iddia edecektir. UI, α0’ın bir bileşeni olarak kabul edilirse, model, sabit etkilere sahip bir rastgele yakalama modeli olarak adlandırılabilir. Bununla birlikte, Bayesçi bir kez daha, α0 ve α1 için uygun önceliklerin açıkça atanmasının, modeli rastgele bir etki modeli haline getirdiğini iddia edecektir: Klasik yaklaşım, dolaylı olarak bu parametreler üzerinde tek tip öncül varsayımıdır.

Modelleme oluşturma sürecimizin sonraki adımlarına, zamanla değişen (seviye 1) bir değişken olarak İnternet kullanımını dahil ettik ve sonunda internet kullanımının ücretler üzerindeki etkisinin bireyler arasında değişmesine izin verdik ve bireye özgü etkisine izin verdik. Bireylerin cinsiyetinin bir işlevi olarak internet kullanımı:

  • yit ∼ N (αi + βiInternetit, σ2),
  • α ben ∼ N (α 0 + α 1 s e x i, τ α2)
  • β ben ∼ N (β 0 + β 1 s e x ben, τ β2),

bir kez daha yüksek seviyeli hiperparametreler için uygun hiperprior dağılımları ile. Bayesian terminolojisini kullanan bu model, “rastgele katsayılar” modelidir, çünkü regresyon katsayısı βi’nin bireyler arasında değişmesine izin verilir. Klasik yaklaşım;

  • yit = α0 + α1sexi + ui + β0Internetit + β1sexiInternetit + viInternetit + eit

yerine geçtikten sonra ve modeli rastgele kesişimler, rastgele katsayılar ve çapraz düzey etkileşimlerle sabit bir etki modeli olarak adlandırabilir.

Uzun lafın kısası, bu modellerin tümü hiyerarşik modeller olarak kabul edilir çünkü parametrelerin hiyerarşik bir yapısı vardır. Modellerdeki değişkenler farklı düzeylerde ölçüldüğünden (zamana özgü ölçümler ve bireysel düzeydeki ölçümler) çok düzeyli modeller olarak da adlandırılabilirler.

Ek olarak, tüm modeller rastgele etkiler içerir ve bu nedenle, klasik istatistikçinin onları tanımlarken “sabit etkiler” terimini dahil etmeyi tercih etmesine rağmen, rastgele etkiler modelleri olarak adlandırılabilir. Regresyon parametrelerinin ve sadece kesişimlerin değil bireyler arasında değişmesine izin verildiğinde, bunlara “rastgele katsayı modelleri” denilebilir.

Zaman bir değişken olarak dahil edildiğinde ve etkisinin (rastgele bir katsayı) bireyler arasında değişmesine izin verildiğinde, model “(gizli) büyüme (eğri) modeli” olarak adlandırılabilir. Son olarak, bu modellerin tümü bazen “karma modeller” olarak adlandırılır, çünkü bunlar genellikle “sabit” ve “rasgele” terimleri örtük ve açık önceki dağılımlara sahip etkileri ayırt etmek için uygulandığında hem sabit hem de rastgele etkileri içerir.


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