Seçim – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
İlginç bir karşılaştırma yapmak ve tamlık için bu PRE (p) değerlerini yalnızca X’den Y’ye dönüşüm için dahil ediyoruz. Tablo 11.3’te, PRE (p) değerlerinin bu kitapta karşılaştıklarımızdan daha büyük olduğunu görüyoruz. Ortalama bile tipik olduğu kadar eşleşmiyor.
Tablo 11.2’de ortalama, neredeyse% 2 oranında hatalı iken, genellikle neredeyse tam olarak eşleşmektedir. Daha yüksek anlar daha da fazla kapalı. CE’yi destekleyebilecek uygun karşılaştırma bizim için tam olarak açık değildir ve çalışmaya değer bir konudur.
Denklemin Standart Hatası
Eşitleme fonksiyonunun SEE’sini hesaplamak için, e 1 Y (x), yapacağız Bölüm 5’ten Teorem 5.4’ü uygulayın. Ana sonuç, burada tekrarladığımız denklemdir (5.29), burada UR, US, VR ve VS, Tablo 5.6’da verilen JDFC’nin matris girişleridir ve || v || 2 = v2 v vektörünün karesi Öklid normudur.
Tablo 5.6’dan, NEAT Tasarımda PSE için U’lar ve P = (p1, …, pL) ve Q = (q1, …, qL) ortak olasılıkların matrisleri, pjl ve qkl, (2.30) ve (2.31) ‘de tanımlanmıştır; CPl ve CQl, C-matrislerindeki, CP ve CQ’daki matris bloklarıdır.
(5.29) ∂r ∂s türevlerinin vektörleri, ∂F ve ∂G için formüller Lemma 5.1 ve Lemma 5.2’de verilmiştir.
Şekil 11.6, X’i Y’ye eşitleyen SEE’yi göstermektedir. Şekil 11.6, Şekil 10.16’dan kopyalanan CE için SEE’yi de içerir. Bu karşılaştırmada iki bariz şey görüyoruz. Her şeyden önce, PSE ve CE için SEE’ler tüm puan aralığında çok benzerdir ve her ikisi de tanıdık KE “köpek kemiği” şekline sahiptir. İkincisi, PSE’nin CE’ye göre küçük bir avantajı vardır, ancak puan aralığının çoğunda ihmal edilebilir düzeydedir.
Geçmiş Seçim tarihleri
Türkiye seçmen sayısı 2020
Türkiye seçim takvimi
Mahalli İdareler seçim tarihleri
Yüksek Seçim Kurulu üyelerini kim seçer
YSK
YSK Seçim Sonuçları
Yüksek Seçim Kurulu görevleri
Hedef Kitlenin Seçimi
NEAT Tasarımda hedef popülasyon, iki temel popülasyonun ağırlıklı bir karışımıdır, T = wP + (1 – w) Q. Ağırlık, w, T’yi belirlemek için P ve Q’nun nasıl birleştiğini belirler. Bu bölümde, w = 0 (T = Q), w = 1 (PandQ = 1 (PandQ = 2) ve w = 1 (T = P) olmak üzere üç değer kullandık.
Bölüm 11.3’te belirttiğimiz gibi, w bu örnekte devam eden üç cdf çiftini etkilerken, sonuçta ortaya çıkan eşitleme fonksiyonları üzerinde çok az etkiye sahiptir. Bunu ölçmek için, bu bölümde Bölüm 11.3’te tanımlanan e1Y (x) ve e0Y (x) arasındaki farkı karşılaştıracağız. Bu iki eşitleme işlevi sırasıyla w = 1 ve 0’a karşılık gelir, bu nedenle T = P’ye karşı T = Q seçeneklerini yansıtırlar.
İki eşitleme fonksiyonu arasındaki farkı, istatistiksel varyasyon nedeniyle içlerindeki belirsizlikle karşılaştırmak için SEED’in bir versiyonunu kullanacağız. Kullanacağımız SEED versiyonu, karşılaştırılan eşitleme fonksiyonlarının w değerlerinde ve dolayısıyla hX (w) ve hY (w) değerlerinde de değiştiğini varsayar.
Farklı w değerleri, tasarım fonksiyonunun Jacobian matrisi JDFw’yi etkiler (bkz. Tablo 5.4). HX (w) ve hY (w) ‘nin farklı değerleri eşitleme fonksiyonunu, ewY’yi etkiler ve bu nedenle Jacobian, JewY’yi etkiler. Ön yumuşatmadan elde edilen C-matrisleri, w veya h’lerden etkilenmez. Bu nedenle, NEAT Tasarımda w = 1 ile w = 0’ı karşılaştırmak için TOHUM şu forma sahiptir:
SEED2Y (x) = Var (eˆ1Y (x) – eˆ0Y (x))
= || Je1Y JDF1 C – Je0Y JDF0 C || 2, (11.13)
JDFw, Tasarım Fonksiyonunun Jacobian’ı ve C, Bölüm 5 teorem 5.1’de açıklanmaktadır. JewY Bölüm 5’te, (5.19) ‘da açıklanmıştır.
Şekil 11.7’de e1Y (x) ve e0Y (x) ile (11.13) ‘ten ± 2SEED (x) arasındaki farkı çiziyoruz. Bu grafikten, iki eşitleme işlevi arasındaki farkın çok küçük (daha önce bahsettiğimiz gibi) ve verilerdeki gürültü seviyesine (SEED tarafından ölçüldüğü üzere) çok yakın olduğunu görüyoruz. E1Y (x) ve e0Y (x) arasındaki fark, puan aralığının çoğunda ham puan noktasının onda birinden daha azdır ve Şekil 11.7’de verilen ± 2SEED bandının içindedir.
Tek istisna, farkın ham puan puanının onda ikisine yakın olduğu ve 2SEED bandını aştığı en yüksek ham puan değeridir. Şekil 11.7, bu örnekte, T seçiminin etkisinin ihmal edilebilir olduğu iddiamıza net bir niceliksel destek vermektedir.
Eˆ 1Y (x) ve Lin1Y (x) Arasında Karar Verme
İncelediğimiz w seçimleri için eşitleme fonksiyonlarındaki küçük farklılıklar nedeniyle, bu bölümün geri kalanı için w = 1 durumuna odaklanmaya karar verdik. Bu bölümde, çalışmanın bu bölümünün diğer bölümlerinde olduğu gibi, SEED’in bir versiyonunu kullanarak Şekil 11.5’te gösterilen KE fonksiyonunun doğrusal eşitleme fonksiyonuna ne kadar yakın olduğunu inceleyeceğiz.
Önceki bölümlerde kullandığımız analizin ardından, eğer bant genişlikleri yeterince büyükse, KE fonksiyonunun doğrusal olacağı sonucundan yararlanıyoruz. Bu nedenle, SEED’in bu kullanımında, w = 1, ancak iki çift h değeri hX = 1.9243 ve hY = 2.0056 (bkz. Tablo 11.1) – hX = 170 ve hY = 170 olacaktır. Bu iki bant genişliği çifti karşılık gelir. sırasıyla e 1 Y (x) ve Lin 1 Y (x). Böylece, 2 Bölüm 5’in 5.3.3 alt bölümünün sonuçlarından, farka karşılık gelen Tö, e 1 Y (x) – Lin 1 Y (x) verilir.
Yine, SEED, iki SE-vektörü arasındaki farkın uzunluğudur.
Tasarım işlevinin Jacobian matrisi JDF1, 2’ye benzer, W = 1 hariç, önceki bölümde bahsedilen Jakobenler iki eşitleme fonksiyonunun, e 1 Y (x) ve Lin 1 Y (x), bant genişliği seçenekleri dışında aynıdır ve öğeleri Bölüm 5’te (5.19) ile verilmiştir.
Bu nedenle, bu bölümün SEED’i son bölümdeki SEED’e oldukça benzer, ancak w ve h seçenekleri farklıdır.
Şekil 11.8’de, iki eşit fonksiyon arasındaki farkı, farklarındaki belirsizlikle karşılaştırmak için e 1 Y (x) – Lin 1 Y (x) ve ± 2SEEDY (x) bandını çiziyoruz. örnekleme nedeniyle. KE’nin doğrusal versiyonunun, Bölüm 11.2’de tartışılan ceza fonksiyonunu en aza indirmek için seçilen bant genişliklerinden belirlenen KE fonksiyonundan önemli ölçüde farklı olduğunu görüyoruz.
Şekil 11.8’de gösterilen doğrusal ve eğrisel KE fonksiyonları arasındaki farkın grafiği, CE için ilgili grafiğe benzer (Şekil 10.17). Her iki eğri de oldukça doğrusaldır, ancak X = 40 civarında göze çarpan bir bükülme ile. Bir sonraki bölümde CE ve PSE arasında doğrudan bir karşılaştırmaya geçeceğiz.
Geçmiş Seçim tarihleri Mahalli İdareler seçim tarihleri Türkiye seçim takvimi Türkiye seçmen sayısı 2020 YSK YSK Seçim Sonuçları Yüksek Seçim Kurulu görevleri Yüksek Seçim Kurulu üyelerini kim seçer