İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (84) – Hata Kovaryans Matrisinin Simülasyonu – 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 (84) – Hata Kovaryans Matrisinin Simülasyonu – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

9 Ekim 2020 algoritmadaki çeşitli parametreler Bayesçi sonuçlar çok değişkenli normal dağılım çok değişkenli probit model sonuçları en uzun algoritma Gibbs örnekleyici başladığında İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (84) – Hata Kovaryans Matrisinin Simülasyonu – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma Ödevcim Akademik 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (84) – Hata Kovaryans Matrisinin Simülasyonu – 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 kesinlikle şu ana kadar kitaptaki en uzun algoritmadır, ancak parçalar halinde ele alınırsa izlenmesi doğal olarak zor değildir. Yazılardaki diğer algoritmalarda olduğu gibi, önce ortak değişkenleri ve sonuç değişkenlerini iki matrise (sırasıyla x ve z) dayanır.

Ardından, algoritmadaki çeşitli parametreler için matrisler ve başlangıç ​​değerleri oluşturuyoruz. Burada, gizli değişkenleri (zstar) içinde saklamak için bir değişken oluşturdum, her regresyon katsayısını 0’dan başlattım ve hata kovaryans matrisini bir kimlik matrisi olarak başlattım. Hata kovaryans matrisi için iki matris oluşturduk. Bir (cs), aday parametreler için bir depolama değişkenidir ve diğeri (ler) önceki değeri tutar.

Daha sonra, kovaryans matrisinde olduğu gibi biri adaylar için ve diğeri önceki değerler için olmak üzere iki eşik parametresi seti oluşturdum ve bunları, orijinal değişkenin her kategorisindeki yanıtlayanların oranına göre Bölüm 8’deki gibi başlattım. z. Son olarak, MH adımlarıyla güncellenen parametreleri izlemek için üç kabul oranı değişkeni oluşturduk.

Gibbs örnekleyici başladığında, gizli veriler Bölüm 10.2.2’de açıklanan Gibbs örnekleme yaklaşımı kullanılarak simüle edilir. Burada yazılan algoritma ile Bölüm 10.2.2 arasındaki tek fark, her zstar için bir çekiliş elde etmek için Gibbs örnekleyicisinin yalnızca bir yinelemesini yaptığımın görülmesidir. Aslında, bu algoritma Gibbs örnekleyicisini yalnızca bir kez yineler: Her gizli özelliği (her kişi için), diğer boyutlardaki gizli değişkenin değerlerine koşullu olarak örnekler.

Bölüm 10.2.2’deki kesilmiş çok değişkenli normal dağılımdan meşru bir çekiliş üretmek için en az iki yineleme gerçekleştirmemiz gerekse de, burada genel Gibbs örnekleyicisinin önceki yinelemesinden depolanan gizli değişkenin değerine güveniyorum. model. Model için genel Gibbs örnekleyici yakınsadıkça, içindeki kesik çok değişkenli normal dağılımdan gelen simülasyonlar da yakınsamalıdır.

Bu gizli vektörler çizildikten sonra, iki serbest eşik, Bölüm 10.2.3’te açıklandığı gibi Cowles algoritması kullanılarak güncellenir. Programın bu bölümü tekrarlanır: İlk örnek, birinci boyut / denklem için gizli dağılımdaki eşik içindir; ikincisi, ikinci boyut / denklem için gizli dağılımdaki eşik içindir.

Daha sonra regresyon parametreleri, bu bölümün başındaki orijinal çok değişkenli regresyon modelinde olduğu gibi güncellenir. Son olarak, hata kovaryans matrisindeki serbest eleman – sonucun iki boyutu arasındaki hata korelasyonu – önceki bölümde açıklandığı gibi bir MH adımı kullanılarak simüle edilir.

Algoritmanın (ortalama) masaüstü bilgisayarımda 6.000 yineleme çalıştırması yaklaşık 45 dakika sürdü. Bu süre, kitapta sunulan diğer algoritmaların harcadığı zamanla karşılaştırıldığında uzun olsa da, eşikleri örneklemek için Cowles’ın algoritmasını kullanmasaydık alacağımızdan çok daha kısadır ve olacağından çok daha kısadır. işlemci hızlarının çok daha yavaş olduğu birkaç yıl önce gerçekleşti.

Ek olarak, R’yi başka bir platform altında (örneğin, UNIX) ve / veya alternatif bir programlama dili (örneğin, UNIX’te C) kullanmak, hızı büyük ölçüde artıracaktır.

Numuneleri her beşinci değere kadar incelttikten ve ilk 200 numuneyi yanma olarak düşürdükten sonra sonuçları gösterir ve bunları, bağımsız kullanarak SAS’ın proc lojistik azalan prosedüründen (STATA sonuçları SAS sonuçlarına eşdeğerdir) elde edilen sonuçlarla karşılaştırır tek değişkenli sıralı probit modelleri vardır.

Yılın etkisine ilişkin Bayesçi sonuçlar, bireylerin kendilerini Cumhuriyetçi olarak görme olasılıklarının arttığını ve zamanla daha muhafazakar hale geldiklerini göstermektedir. Yaşlı kişilerin Demokrat olma olasılığı daha yüksektir, ancak aynı zamanda gençlere göre daha muhafazakârdır. Erkeklerin ve beyazların hem muhafazakar hem de Cumhuriyetçi olma olasılığı daha yüksektir. 

İlginç bir şekilde, eğitim süresinin Cumhuriyetçi olma eğilimi üzerinde olumlu bir etkisi vardır, ancak siyasi yönelimi etkilemez.
Ayrı klasik tek değişkenli probit modellerinin sonuçları, birkaç istisna dışında Bayes sonuçlarından çok az farklılık gösterir. Birincisi, SAS tarafından tahmin edildiği gibi, tek değişkenli probit modellerinin iki kesişme noktası vardır ve tahmini eşikleri yoktur.

Bu, modelin STATA’dakinden biraz farklı bir parametreleştirmesidir; bu, hiçbir model kesmeyi tahmin etmez, ancak birden fazla eşiği tahmin eder ve açık bir şekilde, bir kesişme ve bir tahmini eşik ile modelimizden farklı bir parametrelendirmedir. Ancak, kesişimimizi SAS’ın “Kesişme 2” olarak kabul edersek, SAS’ın “Kesişme 1” i elde etmek için bu kesmeden tahmini eşiği çıkarabiliriz. Bu eşik parametrelerinin nüesans parametreleri olduğu göz önüne alındığında, modelin bunlara göre parametreleştirmesinin hiçbir önemli çıkarımı yoktur.

İkinci olarak, çok değişkenli probit model sonuçları, tek değişkenli probit modellerinde tahmin edilmeyen (açık bir şekilde) ek bir parametre ρe içerir. Bu parametre için elde ettiğimiz sonuç, hataların orta düzeyde ve pozitif korelasyon gösterdiğini (ρ = .33), yani parti üyeliğini etkileyen gözlemlenmemiş faktörlerin siyasi yönelimi etkileyen gözlemlenmemiş faktörlerle pozitif korelasyon gösterdiği anlamına gelir.

Çok değişkenli probit modelinin sonuçları, mevcut yazılım paketleri tarafından maksimum benzerlik yoluyla tahmin edilen ayrı tek değişkenli probit modellerinin sonuçlarından genellikle belirsiz ise, o zaman çok değişkenli yaklaşımın ve daha genel olarak Bayesci yaklaşımın avantajı nedir?

Bölümün başında tartıştığımız gibi, çok değişkenli bir modelleme stratejisi benimsemenin temel avantajları şunlardır:
(1) birden çok model yerine tek bir model kullanmanın zarafeti; ve
(2) kovaryant vektörler denklemler arasında farklılık gösteriyorsa verimlilikteki kazanç.

Ek olarak, ilgi, parametrelerin kendisinden ziyade parametrelerin işlevleri hakkında çıkarım yapmaya odaklanırsa, çok değişkenli bir Bayesci yaklaşım, klasik bir yaklaşımdan daha basit bir şekilde daha fazla bilgi sağlayabilir.

Bu ikinci iddiayı değerlendirirken, mevcut örneği kullanarak, ilgimizin zaman içinde parti üyeliği ve siyasi yönelim arasındaki uyuşma değişimini anlamakta yattığını ve her birinde bağımsız olarak değişmediğini varsayalım.

Örneğin, sorumuzun, bireylerin kendilerini muhafazakar Cumhuriyetçiler olarak tanımlama eğiliminde zaman içinde bir değişim olup olmadığını varsayalım. Bu soru, zamanın iki değişkenli eğilim üzerindeki etkisini incelememizi gerektirir, bu modeldeki iki boyutlu bir integraldir.


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