Sipariş İstatistikleri – 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

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

21 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Alt küme evrensel küme  Evrensel Küme nedir Evrensel küme örnekleri Evrensel Küme sembolü Küme Örnekleme örnekleri Kümeler Tabakalı Örnekleme 0
Sipariş İstatistikleri – Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Ln’nin sınırlandırıcı çarpanlara ayırması, D (un) ‘dan daha güçlü bir karıştırma koşulunun gerekli olması dışında, P [Mn ≤ un] faktörleştirmesi (10.3) ile hemen hemen aynı şekilde elde edilir.

  • Fj, k (un) = σ ({Xi> un}: j ≤ i ≤ k) olsun.

Koşul 10.10 􏰔 (un). Tüm A1 ∈ F1, l (un), A2 ∈ Fl + s, n (un) ve 1 ≤ l ≤ n – s için,
| P (A1 ∩A2) −P (A1) P (A2) | ≤α (n, s) veα (n, sn) → 0asn → ∞  = o (n).

Bu koşulu, yalnızca uzun menzilli bağımsızlığın tutulması gereken olayların sayısında D (un) koşulundan daha katıdır; örneğin güçlü karıştırmadan daha zayıftır. Lemma 2.1, Hsing ve ark. (1988) bize ayrıca tüm 1 ≤ l ≤ n – s için sup | E (B1B2) – E (B1) E (B2) | ≤ 4α (n, s), burada supremum tüm rastgele değişkenlerin üzerindedir 0 ≤ B1 ≤ 1, F1, l (un) ve 0 ≤ B2 ≤ 1’e göre ölçülebilir, Fl + s, n (un) ‘a göre ölçülebilir.

Laplace dönüşümünü (10.15) halletmek için tam da ihtiyacımız olan şey budur. Pozitif uzunluk | I | olan bir I ⊆ (0, 1] aralığı sabitleyin. (Rn) n, n → ∞ olarak rn / n → 0 olacak şekilde bir pozitif sayı dizisi olsun. I = 􏰯mn + 1 Ji i = 1, …, mn ve | Jmn + 1 | <rn / n için uzunlukları | Ji | = rn / ni = 1 olan bitişik aralıklar Ji. Özellikle, mn ∼ (n / rn) | I |.

Şimdi, n → ∞ olarak sn = o (rn) ve nα (n, sn) = o (rn) olacak şekilde pozitif sayılardan oluşan bir (sn) n dizisi olduğunu varsayalım. Teorem 10.2’ye yol açan blok kırpma tekniğinin tekrarlanması E exp {−tNn (I)} = [E exp {−tNn (J1)}] (n / rn) | I | + o (1), n ​​→ ∞.

Laplace dönüşümü (10.15) için benzer bir prosedürü tekrarlayarak elde ederiz.

Üründeki her terimin Laplace dönüşümündeki (10.16) karşılık gelen faktöre yakınsadığını kontrol etmek kalır. Her j ≥ 1 tamsayısı için πn (j) → π (j) ise, istenen yakınsama şunun bir sonucudur.

Teorem 10.11 (Hsing ve ark. 1988) {Xi} aşırı indisi θ> 0 ile durağan olsun. 􏰔 (un) ‘un barındırdığı ve nF ̄ (un) → τ ∈ (0, ∞) olan bir eşik dizisi var olsun. ). Sn ve rn pozitif dizileri ve sn = o (rn), rn = o (n), nα (n, sn) = o (rn) ve πn (j) → π (j ) allinteger için j ≥1asn → ∞. SonraNn → DN, burada N CP (θτ, π).

Benzer bir sonuç Rootze ́n (1988) tarafından da elde edildi. Bu bölümde sunulan Nn ve diğer nokta süreçleri için yakınsama oranı, diğerlerinin yanı sıra Barbour ve diğerleri (2002) ve Novak (2003) tarafından incelenmiştir, burada toplam varyasyon mesafesi gibi ölçütler için sınırlar verilmiştir.

Teorem 10.11, bize θτ kümelerinin ortalama olarak (0,1] ‘de oluştuğunu ve küme boyutlarının π dağılımıyla bağımsız olduğunu söyler. (0,1]’ de beklenen aşım sayısı τ olduğundan, bu, ortalama küme boyutunun 1 / θ. Bu, Leadbetter (1983) tarafından not edilmiştir ve o zamandan beri θnB (un) tanımımızdan (10.10) kaynaklanmaktadır.

Fatou’nun lemmasına göre, sınırlayıcı küme j≥1 boyut dağılımının ortalaması olan θ − 1 ≥ 􏰮 jπ (j) var. Smith (1988), Hsing ve diğerleri olmasına rağmen, count −1 = j≥1 jπ (j) olması gerekmediğini karşı örnekle gösterir. (1988), bunun gerçekte doğru olduğu hafif ekstra varsayımlar verir. Ayrıca θ = 1 ise π (1) = 1 olduğuna dikkat edin.

Örnek 10.12 ARMAX işleminin (10.4) küme boyutu dağılımı aşağıdaki gibi sezgisel olarak bulunabilir. Xi> un bir bloktaki ilk aşım olsun. Sekanstaki sonraki değerler, yüksek olasılıkla αXi, α2Xi, … olacaktır ve aynı blokta böyle bir başka çalışmayı gözlemleme olasılığı ihmal edilebilir. Yüksek olasılıkla, bir bloktaki aşımların sayısı bu nedenle j sağlanacaktır αjXi ≤un <αj − 1Xi.

Yani, sınırlayıcı küme boyutu dağılımı, ortalama (1 − α) −1 = θ − 1 ile geometriktir.

Küme Örnekleme örnekleri
Evrensel küme örnekleri
Evrensel Küme nedir
evrensel küme 
Evrensel Küme sembolü
Alt küme
Tabakalı Örnekleme
Kümeler

Sipariş İstatistikleri

İlişki (10.13) Teorem 10.11’den sıra istatistiklerinin sınırlayıcı dağılımını türetmemize izin verir; bkz. Hsing ve ark. (1988) ve Hsing (1988), örneğin. İlk olarak, (10.2) ‘deki Jj blokları için, Nn ∗ küme pozisyonlarının nokta süreci olsun,

ve P [Mn ≤ un] → G (x) = exp (−θτ) olsun. Teorem 10.11’den Nn ∗ → DN ∗, burada N ∗, Poτ = – log G (x) oranlı bir Poisson sürecidir.K1, K2, … dağılımlı bağımsız rasgele değişkenler ise π, bu durumda P [Xn − k, n ≤ un] ‘un sınırı

  • P [N ((0,1]) ≤ k] olur.

J ≥ 2 için π (1) = 1 ve π (j) = 0 olarak ayarlandığında, 3.2 bölümündeki gibi ilişkili bağımsız dizi için limit dağılımları elde edilir.
Herhangi bir k ≥ 1 için Xn, n ve Xn − k, n’nin ortak dağılımı ve aslında herhangi bir aşırı sıra istatistikleri kümesinin ortak dağılımı da türetilebilir (Hsing 1988), ancak limit dağılımların sınıfı sonlu bir- boyutsal parametrelendirme. Daha katı karıştırma koşulları uygulanırsa daha basit karakterizasyonlar mümkündür.

Küme İstatistikleri

Küme boyutu, tepe fazlalığı veya tüm fazlalıkların toplamı gibi bir aşma kümesinin çeşitli özellikleri ilgi çekici olabilir. Bu bölümde, genel bir küme istatistiği tanımlıyoruz ve bölüm 10.4’te faydalı olacak dağılımının bir karakterizasyonunu veriyoruz. Bir sonraki bölümde belirli kümelenme istatistiklerine odaklanan nokta süreçlerini inceleyeceğiz.

Aşağıdaki func- i = 1 ailesi için küme istatistiklerini c {(Xi – un) rn} inceliyoruz.

Tanım 10.13 (Yun 2000a) Ölçülebilir bir harita c: R ∪ R2 ∪ R3 ∪ ··· → R, tüm 1 ≤ j ≤ k ≤ r tam sayıları ve tümü için (x1, …, xr) ise işlevsel bir küme olarak adlandırılır. öyle ki xi ≤0 her i = 1, …, j − 1 veya i = k + 1, …, r olduğunda c (x1, …, xr) = c (xj, …, xk).

Örnek 10.14 Pratik açıdan ilgi çekici küme işlevlerinin çoğu formdadır.

burada m, m değişkenlerinin ölçülebilir bir fonksiyonudur (m = 1, 2,…) ve xi = 0 olduğunda – her zaman i or0 veya i≥r + 1; φ işlevi, tüm i = 1 için xi ≤ 0 olduğunda, φ (x1, …, xm) = 0 olacak şekilde olmalıdır. . . , m. Aşağıdaki örnekleri düşünün:

• m = 1 ve φ (x) = 1 (x> 0) aşımların sayısını verir;
• m = 1 ve φ (x) = max (x, 0) tüm fazlalıkların toplamını verir;
• m = 2 ve φ (x1, x2) = 1 (x1 ≤ 0 <x2) eşik üzerindeki yukarı geçişlerin sayısını verir;
• m = 1,2, … ve φ (x1, …, xm) = 1 (x1> 0, …, xm> 0), üst üste binmeleri sayarak sayıları verir, m ardışık aşma var .

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir