Kuyruk Bağımlılığı Katsayısı – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

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

Kuyruk Bağımlılığı Katsayısı – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Çift Serili Korelasyon Katsayısı Korelasyon grafikleri Korelasyon katsayısı hesaplama ve regresyon analizi Korelasyon matrisi yorumlama Korelasyon Tablosu örneği Korelasyon ve regresyon analizi Korelasyon yöntemi Spearman Sıra korelasyon katsayısı tanım aralığı 0
Kuyruk Bağımlılığı Katsayısı – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Χ sayısı, diğerinin aşırı olduğu göz önüne alındığında, bir değişkenin aşırı olma eğilimi olarak yorumlanabilir. Χ = 0 olduğunda, değişkenlerin asemptomatik olarak bağımsız olduğu söylenirken, 0 <χ ≤ 1 ise asimptotik olarak bağımlı oldukları söylenir.

Asimptotik bağımsızlık koşulunun, yani χ = 0, F’nin orada açıklanan anlamda asemptomatik olarak bağımsız olması için gerekli ve yeterli koşulla (8.100) çakıştığını gözlemleyin. Bu nedenle, F1 ve F2 tek değişkenli uç değer dağılımları G1 ve G2’nin sırasıyla çekim alanı içindeyse, o zaman F = 0 ancak ve ancak F iki değişkenli uç değer dağılımı G (x, y ) = G1 (x) G2 (y).

Bölüm 8.2.6’dan, F’nin C = CF ile gösterilen kopula fonksiyonunun, çiftin (U1, U2) dağılım fonksiyonuna eşit olduğunu hatırlayın, yani,

  • C (u1, u2) = P [U1 ≤ u1, U2 ≤ u2] = F {F1 ← (u1), F2 ← (u2)}

(u1, u2) ∈ [0, 1] 2 için, her zamanki gibi ok bir fonksiyonun sol-sürekli tersini gösterir. Kopula, marjinal bilgi dışında X1 ve X2’nin ortak dağılımı hakkında tüm bilgileri içerdiğinden, X1 ve X2 ile ilişkili bağımlılık yapısı olarak yorumlanabilir.

Bu sınırlar ilgili sınırları takip eder;

  • max (2u – 1, 0) ≤ C (u, u) ≤ u, 0 <u <1,

Sol taraf mükemmel negatif bağımlılığa karşılık gelir ve sağ taraf mükemmel pozitif bağımlılığa karşılık gelir. Χ limitini sağlamanın yanı sıra, χ (u) fonksiyonu ayrıca daha düşük nicelik seviyelerindeki değişkenlerin bağımlılık yapısı hakkında bazı bilgiler sağlar. Özellikle, χ (u) 0’dan küçük, eşit veya 0’dan büyüktür ancak ve ancak C (u, u) sırasıyla u2’den küçük, ona eşit veya büyükse. C (u, u) = u2 tam bağımsızlık durumuna karşılık geldiğinden, χ (u) işaretinin değişkenlerin u kuantil seviyesinde pozitif mi yoksa negatif mi ilişkili olduğunu belirlediğini buluruz.

C’nin (8.54) ‘te olduğu gibi Pickands bağımlılık fonksiyonu A ile iki değişkenli bir uç değer kopulası olduğu özel durumda, C (u, u) = uθ ve θ = 2A (1/2) ∈ [1, 2] katsayısı (8.56). Özellikle, χ (u) = 2 – θ ∈ [0, 1], 0 <u <1’de sabittir.

Sonuç olarak, χ (u) tahminleri sadece u → 1 gibi sınırlayıcı davranış veya daha düşük nicelik düzeylerinde bağımlılık yapısı hakkında bilgi elde etmek için değil, aynı zamanda iki değişkenli aşırı değer sınıfına üyelik için bir teşhis olarak da kullanılabilir. Daha genel olarak, eğer C (8.80) anlamında iki değişkenli bir uç değer eşlemesinin çekim alanı içindeyse, (8.92) ile de χ = 2 – θ olur.

Korelasyon matrisi yorumlama
Korelasyon katsayısı hesaplama ve regresyon analizi
Korelasyon Tablosu örneği
Korelasyon yöntemi
Çift Serili Korelasyon Katsayısı
Korelasyon grafikleri
Spearman Sıra korelasyon katsayısı tanım aralığı
Korelasyon ve regresyon analizi

Asimptotik Bağımsızlık

Asimptotik olarak bağımlı değişkenler sınıfı içinde (0 <χ ≤ 1), aşırı seviyelerde artan bağımlılık derecesi ile degree değeri artar. Bununla birlikte, ölçü asimptotik olarak bağımsız değişkenler (χ = 0) için bağıl bağımlılık derecelerini ayırt etmekte başarısız olur. Bu amaçla, oldukça doğal bir alternatif bağımlılık ölçüsü χ χ tanımlanmıştır,’ye benzer, ancak U1 ve U2’nin birleşik ve marjinal hayatta kalan işlevlerinin bir karşılaştırmasına dayanmaktadır (Coles ve diğerleri, 1999).

Ardından, ikinci bir sınırlayıcı bağımlılık ölçüsü olarak, sınırın var olması koşuluyla tanımlarız. (9.82) ile, −1 ≤ χ ̄ ≤ 1’e sahibiz.
Asimptotik olarak bağımlı değişkenler için χ ̄ = 1 olur; asimptotik olarak bağımsız değişkenler için, −1 ≤ χ ̄ <1’e sahibiz ve χ ̄, bu sınıftaki göreceli bağımlılık gücü ile artan sınırlayıcı bir ölçü sağlar.

Sonuç olarak, (χ ̄, χ) çifti aşırı bağımlılığın tek boyutlu bir özeti olarak kullanılabilir: eğer χ ̄ = 1 ve 0 <χ ≤ 1 ise, değişkenler asimptotik olarak bağımlıdır ve χ, asimptotik olarak bağımlı dağılımlar sınıfı içinde bağımlılığın gücü; −1 ≤ χ ̄ <1 ve χ = 0 ise, değişkenler asimptotik olarak bağımsızdır ve χ ̄ asimptotik olarak bağımsız dağılımlar sınıfı içinde bağımlılığın gücü için bir ölçüdür.

Kuyruk Bağımlılığı Katsayısı

Orijinal rasgele değişkenler X1 ve X2’yi tekdüze marjlara dönüştürmek yerine, bunları j = 1, 2 için Zj = −1 / log Uj ile standart Fre marchet marjlarına dönüştürmek de uygundur. Açıkça, bu eşgüdüm değişmezini bırakır ve dolayısıyla tartışılan bağımlılık ölçütlerini etkilemez. (Z1, Z2) ‘nin ortak hayatta kalma işlevi, C ̄ ile

  • P [Z1> z1, Z2> z2] = C ̄ (e − 1 / z1, e − 1 / z2) (9,84)
    için0 <zj <∞ (j = 1,2).

P [Zj ≤z] = exp (−1 / z) forz> 0 vej = 1,2 olduğundan, P [Zj> z] ∼1 / zasz → ∞ var.

Χ ve χ ̄’nin yanında, Ledford ve Tawn (1996), Z1 ve Z2’nin ortak hayatta kalanlar işlevinin düzenli olarak değişen bir işlev olduğunu varsayarak üçüncü bir bağımlılık katsayısı sunar:

  • P [Z1> z, Z2> z] = L (z) z − 1 / η, z> 0. (9.85)

Burada η, kuyruk bağımlılığı katsayısı olarak adlandırılan pozitif bir sabittir ve L yavaş değişen bir fonksiyondur, yani L (xz) / L (z) → 1, tüm 0 <x <∞ için z → ∞ olarak. (9.85) ‘teki bozulma oranı öncelikle η tarafından kontrol edilir. P [Z1> z, Z2> z] ≤ 1 – exp (−1 / z) ∼ 1 / z olduğundan, η ≤ 1 olmalı.

P [Z1> z, Z2> z] = P [min (Z1, Z2)> z] olgusunu kullanarak, η’yi tek değişkenli T = min (Z1, Z2) değişkeninin kuyruk indeksi olarak tanımlayabiliriz. Ledford ve Tawn (1996), modellerini örneklerle motive eder. (9.85) ‘in geniş uygulanabilirliği, Heffernan’daki (2000) kapsamlı örnekler listesiyle de gösterilmiştir.

Yine de, Schlather’deki (2001) (biraz patolojik) karşı işaretler, (9.85) ‘in tanıdık çekim alanı koşulunu ne ima ettiğini ne de ima ettiğini göstermektedir.

(9.85) ‘de, eğer L (z) z1−1 / η ∼ P [Z2> z | Z1> z] z → ∞ olarak yakınsar, limit χ’ye eşittir. Dahası, (9.84) ‘den şunu takip eder:

  • C ̄ (u, u) = L (−1 / logu) (- logu) 1 / η, 0 <u <1, ve böylece, (9.81),
  • χ ̄ = limχ ̄ (u) = 2η − 1.

Sonuç olarak, ifη = 1andlimz → ∞L (z) = cforsome0 <c≤1, o zaman ̄ = 1 ve değişkenler asimptotik olarak χ = c derecesine bağlıdır. Öte yandan, 0 <η <1 ise veya η = 1 ve limz → ∞L (z) = 0 ise, χ = 0 ve değişkenler asimptotik olarak χ ̄ = 2η – 1 derecesinden de bağımsızdır.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.