Sınır Doğrusalı – 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

Sınır Doğrusalı – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

27 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi Dişli çark kullanım alanları Dişli çark örnekleri Düz dişli çark Konik Dişli çark Organizasyon yapısı örnekleri 0
SÜREKLİ DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Sınır Doğrusalı

Sınırın 1/6> 0 eğimi ile yükselen düz bir Hne olduğunu varsayalım. Başlangıç ​​olarak, Hne’nin başlangıçta geçtiği durumu inceleyelim. Açıktır ki, geçiş yalnızca pozitif tam sayı seviyeleri j’de meydana gelebilir. Böylece, etkili sınır, Bb- ile gösterilen ayrık noktalar kümesine {{bj, j), j> 1} indirgenir.

Poisson sürecinin yapısından, olası geçiş süreleri bj ayrılabilir ve t = 1,2, … ile gösterilen bu anlara odaklanabilir. Yani, Bb sınırı bisektris olur {(t, t), < > 1}. Ayrıca, bileşik Poisson süreci daha sonra {fc + 5t, t E N} dizisi ile açıklanır.

(2.2) ‘den, her bir GN için es {x), x’de XGN için ve uzantı olarak x G R için s derece polinomudur. Polinom ailesi {es (x), 5 GN }, P {Wi = 1)> 0 olduğunda (o zamandan beri q * ^> 0) doğrusal olarak bağımsızdır. Netlik açısından, bu koşulun doğru olduğu varsayılır; aksi takdirde limite geçilmesine izin verilir.

Orijinal duruma geri dönersek, SLLN’den St / t – ^ a.s olduğunu biliyoruz. E {Yi) = Xbmi, burada mi = E {Wi). Böylece, eğer Xbmi <1 ise, (2.5) ile N <oo a.s. N’nin momentleri daha sonra standart yöntemlerle elde edilebilir (rrij = E {Wl) ^ j> 1 momentleri cinsinden).
Özellik 2.2.3 Xbmi <1 ise? daha sonra, örneğin N’nin ilk iki anı ile verilir;

  • E {N) = kXbmi / {l-Xbmi), (2.10)
  • Var {N) = kXbm2 / {l-Xbmif. (2.11)

KANIT . Koşullu p.g.f. St verildiğinde (z G [0,1] bağımsız değişkeniyle), {z ^ * e ^ ^ ^ ^ ~ ^ ^ ^ \ t G N} sürecinin bir martingale oluşturduğunu görüyoruz. T zamanına göre isteğe bağlı durdurma teoremini uygulayarak (Xbmi <1 olduğu için izin verilir), bir Wald kimliği elde ederiz:

  • E ({; ^ e ^ Ml – ^ (^) l} ^) = ^ -kXb [l-g {z)] ^ (2.12)

Z = e ‘”yi t ^ G R_ ile koyun, (t) {v) = v + Xb [l – g {e’ ^)] fonksiyonunu tanımlayın ve ip ters fonksiyon (/) ~ ^ olsun, yani , ^ p {u) = v olduğunda u = (j) (v) {u G M_) (var çünkü Xbmi <1) – O zaman (2.12) olur.

Organizasyon yapısı örnekleri
Helis dişli çark
Dişli çark
Dişli çark hesapları
Dişli çark örnekleri
Düz dişli çark
Konik Dişli çark
Dişli çark kullanım alanları

Sınır Yenileme Tipi

{Xj ^ j> 1} i.i.d dizisi olsun. r.v.’ler, ve kısmi toplamlarını Dt = ^ 1 + ^ Xt ^ t> 1 ile ifade eder. Burada ele alınan sınır, 0 düzeyinden başlayan yenileme sürecidir {{Dj ^ j), j> 1}; Br- ile gösterilir
Yukarıdaki zaman değişikliğini benimseyerek, yine de bisektris sınırına geri dönülebilir, ancak bu sefer, SQ = 0, St = Yi + \ -Yt, t> l olduğu gerçekleştirilmiş süreç {k + St, t eN} rv’nin Y ^, i> 1, iid Parametrelerin bileşik Poisson yasaları ile bu sefer rastgele, XXi ve sıçrama boyutları Wi. Böylece, t> 1 için,

  • P {St = s) = E [e – ^^ ‘es {XDt) i s e N. (2.15) olur.

Oy pusulası teoreminin yine uygulanabilir olduğu açıktır; bu aşağıdaki formül (2.16) ‘ya götürür. (2.16) ‘ya (2.2) ekleyerek, daha açık formül (2.17)’ yi çıkarıyoruz.

Şimdi, Poisson bileşiğinin fc = 0 seviyesinde başladığını ve yenileme sürecinin zaman içinde bir a miktarı ile kaydırıldığını varsayalım; sınır Ba ^ r ile gösterilir – Sonuç 2.2.2’nin ispatını takiben, (2.16) ‘dan aşağıdaki formül (2.18)’ den çıkarırız. Bununla birlikte, (2.18) ‘in (2.16)’ dan daha az anlaşılabilir olduğuna dikkat edin.

Son olarak, Özellik 2.2.3 ile aynı argümana göre, N’nin momentlerini Xdimi <1 koşulu altında bulabiliriz, burada di = E {Xi).
Özellik 2.3.3 Eğer \ d \ mi <1 ise, örneğin N’nin ilk iki anı şu şekilde verilir:

  • E {N) = kXdimi / {l-Xdimi), (2.21)
  • Var {N) = kX [dim2 + XmlVar {Xi)] / {l-Xdimif, (2.22)

Sınır – Herhangi Bir Belirleyici İşlevi

Bd ile gösterilen ve TXj’lerin, J> 1’in belirli bir azalmama dizisini oluşturduğu, bir nokta kümesi {{uj ^ j) ^ j> l} olarak temsil edilen, gelişigüzel azalan deterministik sınır durumunu inceleyelim. negatif olmayan gerçekler.

Daha önce olduğu gibi, 5o = 0, St = Yi- \ -Yt, t> l olan bileşik Poisson süreci {k + St, t eN} için bir bisectreks sınırını düşünmemize izin veren bir zaman değişikliği uygulayabiliriz. ve rv’nin Y ^, i> 1, iid parametrelerin bileşik Poisson yasaları ile, bu sefer homojen olmayan, X {ui – Ui-i) (UQ = 0 ile) ve atlama boyutları Wi. Böylece, t> 1 için,

  • P {St = s) = e – ^^ * e, (Aixt), s e N. (2.23)

Kolaylık sağlamak için, herhangi bir / G N için U – {ui, U2, …} ve E ^ U = {t ^ z + i, ui ^ 2 ^ • •} Z-kaydırılmış aileyi belirtiriz.

A / ‘yasasını belirlemek için, algısal ve hesaplamalı yapıda standart olmayan bir yaklaşım izleyeceğiz. Kullanılan matematiksel araç, genelleştirilmiş Abel-Gontcharoff (kısaca AG) türü olarak adlandırılan dikkate değer bir polinom ailesidir. Okuyucuyu, bu polinomların genel bir sunumu için Lefevre ve Picard (1990) ve Picard ve Lefevre (1996) ‘ya yönlendiriyoruz.

Yapımlarını kısaca hatırlayalım. Bunun için, iki temel eleman, a’da rastgele bir gerçek U = {ui ^ U2 ^ …} ve n derecesinin {e ^ (x), n GN} doğrusal bağımsız polinom ailesidir: (GM ), eo {x) = 1. Daha sonra, x’de n derecesine sahip genelleştirilmiş AG polinomlarının ilişkili bir ailesi, {Gn {x \ U) ^ n GN}, aşağıdaki özyineleme ile tek sesli olarak tanımlanır.

özellikle, Go {x \ U) = 1 ve Gn {ui \ U) = 5 ^, 0- Bu yinelemenin oldukça doğrudan olduğunu, G ^ ‘lerin sayısal olarak doğrudan ve ef- yetersiz yol. (2.24) ‘ün aynı zamanda {Gs, s G N} ailesine göre Cn’nin bir Abelian-tipi açılımı olarak da görülebileceğine dikkat edin. Genelleştirilmiş AG polinomları, çeşitli diğer güzel özelliklere sahiptir. Dolayısıyla, Gn {x \ U + a) = Gnix – a \ U) kimliği herhangi bir gerçek a için geçerlidir. Ayrıca, y (G M) civarında ve ailesine göre Taylor tipi bir Gn genişlemesi (örneğin, 5 G N} verir;

  • Gn {x \ U) = J2es {x-y) Gn-s {y \ E’U), n G N.

Açıkça, y = ui ^ (2.25) için, önceki sınır koşulları Gn {ui \ U) = (5 ^, 0-) kullanılarak G ^ ‘ler için başka bir olası özyineleme sağlar.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir