Üç Değişkenli Azaltma – 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

Üç Değişkenli Azaltma – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

27 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi 3 boyutlu fonksiyonlar calculus 2- çok değişkenli fonksiyonlar Çok Değişkenli Fonksiyonlar Ders Notları Çok değişkenli Fonksiyonlar grafik çizimi Çok değişkenli fonksiyonlar limit Çok değişkenli Fonksiyonlar türev 0
Üç Değişkenli Azaltma – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Üç Değişkenli Azaltma

Bu aynı zamanda “ortak yöntemdeki değişkenler” olarak da bilinir. Buradaki fikir, üç veya daha fazla rastgele değişkenden bir çift bağımlı rastgele değişken oluşturmaktır. Çoğu durumda, bu ilk rastgele değişkenler bağımsızdır, ancak bazen bağımlı olabilirler.

Bu yöntemin önemli bir yönü, bu rasgele değişkenleri iki bağımlı rasgele değişkene bağlayan işlevlerin genellikle temel işlevler olmasıdır; Bu nedenle ikincisinin rastgele gerçekleşmeleri, birincisinin rastgele gerçekleşmelerinden kolayca üretilebilir. Ortak değişkenler tekniğinin geniş bir tanımı aşağıdaki gibidir.

Xi, X2, X3’ün mutlaka bağımsız olmadığı veya aynı şekilde dağıtılmadığı durumlarda. Xi, X2, -X’3’ün i.i.d olduğu dar bir tanımdır.

(i) Xi bağımsız olarak dağıtılır ve c.d.f’ye sahiptir. Fo {xi; A ^) ve (ii) X ve Y Fo (x; A1 + A2) ve Fo {y dağılımlarına sahip; A1 + A3), sırasıyla.

Örnek: X ^ ~ Poisson (Ai), i = 1,2,3 varsayalım. X = Xi + X3, Y = X2 + Xs tanımlayın, böylece (X, Y) ‘nin birleşim noktası olarak verilir.

  • g {s, t) = exp {Ai (5- 1) + X2 {t- 1) + Xsist – 1)} (3.6)

buna iki değişkenli Poisson dağılımı denir. Bu dağılım genellikle bir bileşik iki değişkenli Poisson dağılımı elde etmek için bir temel olarak kullanılır. Daha spesifik olarak, eğer her bağımsız Ai ~ Gamma (ai, / 3) ise, sonuçta ortaya çıkan dağılım iki değişkenli bir negatif iki terimli olur.

Her bağımsız Ai ~ GIG (ai, Q ^ ^) (GIG = genelleştirilmiş ters Gauss) ise, o zaman {X, Y) iki değişkenli ters Gauss-Poisson dağılımına sahiptir.

(Not: Ai + A2 – GIG (ai + a2, Ci + C2, ^). Ters Gauss-Poisson dağılımı, Sichel dağılımının özel bir durumudur.) Bu yöntemin bariz bir dezavantajı, korelasyonun kesinlikle pozitif olarak sınırlandırılmış olmasıdır.

Zheng ve Matis (1993), rastgele bir ödüllendirme sistemini göz önünde bulundurarak trivariate indirgeme yöntemini genelleştirmişlerdir.

Marjinal dağılımları negatif iki terimli dağılımların karışımları olan birkaç ayrık iki değişkenli dağılımlar oluşturulmuştur. Lai (1995), ayarlayarak Zheng ve Matis (1993) modeline bir genişletme önermiştir.

Çok değişkenli fonksiyonlar limit
Çok değişkenli analiz
Analiz 3 Çok Değişkenli Fonksiyonlar
calculus 2- çok değişkenli fonksiyonlar
Çok değişkenli Fonksiyonlar grafik çizimi
Çok değişkenli Fonksiyonlar türev
Çok Değişkenli Fonksiyonlar Ders Notları
3 boyutlu fonksiyonlar

Bir Koşullu ve Bir Marjinal Verilen

Ayrık iki değişkenli bir dağılım, bir marjinal dağılımın ürünü olarak ve koşullu bir dağılım olarak ifade edilebilir:

  • Pr {X = x, Y = y} = Pr {F = y \ X = x} Pr {X = x}, (3.8)

Bu, sezgisel olarak çekici bir yaklaşımdır, özellikle Y’nin X’ten kaynaklandığı veya öngörülebilir olduğu düşünülür.

Ayrıca, tüm x, y ve Pr {y = y \ X = xo} için pozitif Pr {X = x \ Y = y} verildiğinde, tüm y ve sabit bir XQ için, ortak dağılım benzersiz olarak belirlenebilir [Patil ( 1965)]: Normalleştirme orantılı sabiti belirler; örneğin bkz. Gelman ve Speed (1993).
Ayrıca, belirli koşullu dağılımlardan ve regresyon fonksiyonlarından ayrık iki değişkenli dağılımlar üretilebilir. Bunu, aşağıdaki koşullu olarak belirlenmiş dağıtımlarla ilgili bir sonraki bölümde tartışacağız.

Koşullu Olarak Belirtilen Yöntem

Önceki bölümde, tüm x ve y için hem Pr (y = y \ X = x) hem de Pr (X = x \ Y = y) verildiğini varsayalım. Daha sonra, iki koşullu dağıtım uyumlu olmayabileceğinden, koşulları gereğinden fazla belirlemiş olabiliriz. Uyumluluğun teyit edildiği durumlarda, uyumlu dağıtımın olası benzersizliği sorununun ele alınması gerekir.

Arnold ve diğerlerinin (1999) kitabı, iki değişkenli dağılımlar oluşturmak için zengin bir mekanizma sağladığı için bu konu alanında devrim yarattı. Bu kitap, üstel aileler gibi bazı iyi tanımlanmış parametrik ailelerin üyeleri olan koşullu dağılımlara odaklanmaktadır. Üç ayrı dağılım, üstel ailelerden, yani iki terimli, geometrik ve Poisson’dur. Yukarıda bahsedilen mono grafiğin 4.12 Bölümü, iki değişkenli iki terimli, geometrik ve Poisson dağılımlarının yapılarına bir tartışma ayırmaktadır.

Arnold ve ark. Bölüm 7.7. (1999), Y verilen X’in belirli bir koşullu dağılımı için iki değişkenli ayrık dağılımların (ve sürekli iki değişkenli dağılımların) üretilmesini ve X üzerinde F’nin regresyon fonksiyonunu tartışmaktadır. Wesolowski (1995), özellikle X | y = y bir güç serisi dağılımına sahiptir, yani,

  • P, ^ X = x \ Y = y) = c {x) yyc * {y),

daha sonra (X, Y) ‘nin ortak dağılımı, c (-)’ nin makul derecede iyi davranması koşuluyla, X üzerindeki y’nin regresyon fonksiyonu tarafından benzersiz bir şekilde belirlenecektir.

Ayrık İki Değişkenli Yapılar 

Verilen Marjlar ve Korelasyon ile Ayrık İki Değişkenli Dağılımların Oluşturulması

Ayrık Frechet sınırları

F ve G marjinalleri için, Hoeffding (1940) ve Prechet (1951), sırasıyla alt ve üst Prechet sınırları olarak adlandırılan, minimum ve maksimum korelasyona sahip iki değişkenli dağıtım fonksiyonlarının, HL ve Hu’nun var olduğunu kanıtladı. Özellikle bizde

  • HL {X, y) = maks [F (: r) + G {y) – 1,0]
  • Hu {x, y) = mm [F {x), G {y)]
  • HL {X, y) <if (x, y) <Hu {x, y

burada pL ^ p ve pu, sırasıyla HL, H ve Hu için Pearson ürün-moment korelasyon katsayılarını gösterir.

Frechet sınırlarının olasılık fonksiyonları

Şimdi, X ve Y’nin, N = {0,1,2, …} alt kümeleri olan aralıklarla ayrı olduğunu varsayıyoruz. Sırasıyla if, F ve G’ye karşılık gelen olasılık fonksiyonları / i, / ve g olsun. Şimdi amacımız, sırasıyla HL ve iff / ‘ye karşılık gelen olasılık fonksiyonları hi ve hjj’yi oluşturmaktır. Aşağıda, Nelsen’de (1987) verilen notasyonları benimsiyoruz.

D, iV ^ ‘nin HL {X ^ y)> 0 olduğu, D’ nin AT ^ ‘de D’nin tamamlayıcısını ve dD’nin D’nin sınırını gösterdiği kısmını göstersin; yani,

  • D = {(x, y) GAr2 \ F {x) + G {y) – 1> 0}
  • D ^ = {(x, y) e N ^ \ F {x) + G {y) – 1 = 0}

Yazar ayrıca iki hi bulma örneği ve hjj’yi bulmanın diğer iki örneğini sundu.

  • S = {{x, y) eN ^ \ F {x) = Giy)},
  • T = {{x, y) eN ^ \ F {x)> G {y)},
  • S = {{x, y) eS \ {x, y-l) ^ S},

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir