Log-Lineer – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – 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

Log-Lineer – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

2 Mart 2021 Log-log grafiği Logaritmik artış grafiği Logaritmik artış ne demek Logaritmik Grafik Çizimi TradingView logaritmik 0
Oluşan Hukuk Kredisi – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma

Varsayım B.2. R, s ve v (P) vektörleri, log-lineer modelleri karşılar. R ve s için log-lineer model (3.4) ‘de verilen formda olacaktır veya (3.5). V (P) modeli şöyledir:

log (v (P)) = α + u + Btβ. (B.5)

İlk iki momenti iki (tek değişkenli) marjinal dağılım için ve bir an etkileşim için sığdırırsak, o zaman v (P) için log-lineer model, örneğin, formda olabilir.

log (pjk) = α + ujk + xjβx1 + (xj) 2βx2 + ykβy1 + (yk) 2βy2 + xjykβxy11, (B.6)

pjk, njk ile ilişkili (2.5) ‘ten olasılıklardır. Eğer “jk” alt yazısı n’nin njk bileşenini gösteriyorsa, o zaman bjk, jk’ye karşılık gelen B matrisinin satırını göstersin. (B.6) örneğinde,

bjk = (xj, x2j, yk, yk2, xjyk).

TP, B’nin sütun boyutunu gösteriyorsa, TP ≤JK − 1, yani, parametrenin sayısı X ve Y için olası puan kombinasyonlarının sayısından azdır. (B.6) ‘daki örnekte, TP = 5.

(B.6) ‘dan gelen model iki değişkenli normal dağılımın bir analoğudur ve aynı yeterli istatistiğe sahiptir – örneklem ortalamaları, varyanslar ve kovaryans. (B.6) ‘daki her “boş dağılım” u seçimi, bu yeterli istatistiklerle farklı bir modelle sonuçlanır.

Tahmin seviyesi. Bu modeller, standart yinelemeli teknikler kullanılarak maksimum olasılık yöntemiyle tahmin edilir.
Varsayım 2’den log-likelihood fonksiyonunun olduğu anlaşılmaktadır. Log-lineer modellerin “moment eşleştirme” özelliği de geçerlidir.

Lineer ve logaritmik nedir
Logaritmik ölçek nedir
Lineer artış Ne Demek
Logaritmik artış ne demek
Logaritmik artış grafiği
TradingView logaritmik
Logaritmik Grafik Çizimi
Log-log grafiği

Log-Lineer Modellerin Uyumunun Değerlendirilmesi

İki değişkenli durum için, Holland ve Thayer (1987, 2000) “dışarıdan” (yani iki tek değişkenli kenar boşluğu) “içeriden” tam iki değişkenli dağılıma kadar çalışmayı önermektedir. Bu, ilk önce tek değişkenli durum için açıklanan araçları kullanarak iki değişkenli dağılımın iki tek değişkenli marjinal dağılımları için tatmin edici modeller bulduğumuz anlamına gelir.

Bu yapıldıktan sonra, marjinal dağılımlar için iki model tarafından belirtilen yeterli istatistiğe sahip iki değişkenli dağılıma bir model uydururuz ve sonra bu modellere hem xj hem de yk içeren terimleri içeren parametreler ekleriz. İki değişkenli bir dağılımın uyumunu teşhis ederken iki koşullu dağılım kümesini (satırda sütun ve sütun olarak verilen satır) incelemenizi öneririz.

Ardından, iki uygun koşullu dağılımın koşullu ortalamalarını, standart sapmalarını ve çarpıklık ölçülerini hesaplayarak ve bunları gözlemlenen iki koşullu dağılım için karşılık gelen değerlerle karşılaştırarak iki değişken arasındaki bağımlılıkları incelemenizi öneririz. Daha fazla ayrıntı Holland ve Thayer (1998, s. 34) ve Bölüm 10’da verilmektedir.

 Parametrelerin Kovaryans Matrisi

Bölüm 5.2’de, iki bağımsız rasgele örnekten, r ve s dağılımları ayrı ayrı tahmin ediliyorsa (tek değişkenli tahmin), (asimptotik) kovaryans matrisleri Σˆ r ve Σˆ s için hesaplama formüllerinin nasıl türetileceği gösterilmiştir.

İki değişkenli tahmin durumunda, pˆjk, örnek verilere dayalı {pjk} tahminleri {njk} olsun. v (Pˆ), log-lineer bir modeli izleyen pˆjk vektörüdür. Bölüm 2’den, rˆ ve sˆ’nin pˆjk’nin işlevleri olduğunu ve bu işlevlerin Tasarım İşlevi (DF) aracılığıyla her bir özel tasarıma bağlı olduğunu biliyoruz.

Bu nedenle, Σˆ r ve Σˆ s elde etmek için v (Pˆ) ‘nin kovaryans matrisine, yani Σˆ v (P)’ ye ihtiyacımız var. Tahmini kovaryans matrisi v (Pˆ), Σˆr’nin analogudur. (5.8) ‘den bir C matrisi vardır, öyle ki

Σˆ v (P) = C C t, (B. 9)

burada C, Tablo 5.2’de tanımlanan TP matrisine göre bir JK’dır. Her biri için parametrelerin kovaryans matrisini hesaplamak için
iki değişkenli bir tahmin gerektiren tasarım için, Bölüm 2’de verilen ve rˆ ve sˆ’yi v (Pˆ) ‘ye bağlayan DF’lerden (B.9) ve DF’lerden yararlanacağız.

Diğer Tek Değişkenli Momentler

Bölüm 3.2.1’de belirtildiği gibi, tek değişkenli dağılımları uydurmada faydası olan tek güç momentleri değildir. Çok kullanışlı bir alternatif moment sınıfı, aşağıdaki gibi tanımlanan “alt küme momentleridir”. Puanların bir alt kümesi, S tanımlanır ve S, IS (xj) için gösterge işlevi, “S için alt küme momentini” tanımlamak için kullanılır.

burada IS (xj) = 1 ise xj ∈ S ve IS (xj) = 0, aksi halde. Alt küme anlarının birkaç kullanımı vardır. Örneğin, bir histogramın bir puan değerinin frekansı, diğer puanlar için olanların modelini takip etmiyor gibi görünüyorsa, bu puanı izole etmek, geri kalanların uyumunu bozmamak için genellikle yararlıdır. Dolayısıyla, xj = 0 puanı sorunlu ise, o zaman S = {0} ve xj = 0 dışındaki tüm xj için I {S} (xj) = 0. (3.4) ‘te bu, model kullanılarak gerçekleştirilebilir.

logrj = α + uj + xjβ1 + x2jβ2 + I {0} (xj) β3. (C.2)

Bu durumda, bj = (xj, x2j, I {0} (xj)), βt = (β1, β2, β3) ve uj birkaç seçenekten herhangi biri olabilir.

Alt küme anları için başka bir kullanım, bir güç anları kümesini verilerin bir bölümüne ve başka bir güç anı kümesini verilerin başka bir bölümüne yerleştirmektir. Böyle bir modelin bir örneği şu formlardan biridir:

log (rj) = α + uj + xjβ1 + x2jβ2 + IS (xj) β3 + xjIS (xj) β4. (C.3)

Bu durumda, bj = (xj, x2j, IS (xj), xjIS (xj)), βt = (β1, β2, β3, β4) ve uj birkaç seçenekten biri olabilir. Bu model, tüm dağılım için hücre değerlerinin ilk iki anını, S ile gösterilen hücrelerdeki toplam frekansı ve S’deki hücreler için hücre değerlerinin ortalamasını eşleştirecektir.

Bu, S tarafından indekslenen hücreler sistematik olarak diğerlerinden farklı olduğunda çok kullanışlıdır. Bu, frekanslar “dişler” gibi rastgele olmayan özellikler veya puan ölçeği boyunca düzenli aralıklarla boşluklar sergilediğinde meydana gelebilir.

Matrisler. Bir matris, satırları ve sütunları tarafından indekslenen dikdörtgen bir sayı dizisidir. J satır sayısı ve K sütun sayısı ise, matrisin “J x K matrisi” olduğu ve şekli “J x K” olduğu söylenir. Bu yazı dizinde ortaya çıkan birçok matris türünden biri, iki değişkenli bir skor olasılık matrisidir, P. P’nin j satırı ve k sütununun kesişimindeki sayı, olasılıktır, pjk. Giriş, pjk, P’nin bir öğesi veya koordinatı olarak da adlandırılır; özellikle, P.’nin (j, k) -elementidir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.