Yapının Esnekliği ve Sınırlamaları – 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

Yapının Esnekliği ve Sınırlamaları – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

29 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi Arz esnekliği Soruları Esneklik TÜRLERİ Fonksiyonel esneklik Nedir Talebin fiyat esnekliği Talep esnekliği Ücret fiyat esnekliği 0
Yapının Esnekliği ve Sınırlamaları – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Çarpıklık Dağılımları Oluşturmanın

Basit Bir Yoluyla İlgili Bazı Gözlemler

Bu bölümün ana kaynağı, Azzalini’den (1985) gelen aşağıdaki lemadır. Lemma 5.1.1 0 civarında simetrik olan bir yoğunluk fonksiyonu ve G ‘nin 0 civarında simetrik olduğu şekilde G kesinlikle sürekli bir dağılım fonksiyonu olsun.

Azzahni’nin (1985) ispatını yeniden üretmek yerine, daha basit ve doğrudan olduğunu düşündüğümüz aşağıdaki alternatifi sunuyoruz.

KANIT . G’nin tanımları göz önüne alındığında, ispat sadece 2f {z) G {\ z) ‘nin 1’e entegre olduğunu göstermemizi gerektirir. Dolayısıyla, 0 civarında / ve G’nin varsayılan simetrisini kullanarak, elde ettik.

Aşağıda, lemmada örtük olan yapı kullanılarak üretilen herhangi bir yoğunluğa 5 (A) ailesine ait olarak atıfta bulunacağız (“s”, “çarpıklığın” ilk harfidir).

Bölümün geri kalanı iki ana kısma ayrılmıştır. İlk olarak, Azzalini’nin lemasından kaynaklanan yapının esnekliğini ve sınırlamalarını ele alıyoruz. Bölüm 5.3’te, çıkarım sorunlarını tartışıyoruz ve 5 (A) ‘daki herhangi bir sınıfın konum ölçeği uzantıları için puan denklemleri ve gözlemlenen bilgi matrisi için yeni sonuçlar sunuyoruz. Bu sonuçlar, f {z) = 4> {z) kullanılarak oluşturulan 5 (A) ‘daki sınıfların konum ölçeği uzantıları için olasılığa dayalı çıkarıma ilişkin ilginç gözlemlere yol açmaktadır.

Arz esnekliği
Talebin fiyat esnekliği
Gelir esnekliği
Fonksiyonel esneklik Nedir
Talep esnekliği
Arz esnekliği Soruları
Ücret fiyat esnekliği
Esneklik TÜRLERİ

Yapının Esnekliği ve Sınırlamaları

Azzahni (1985, 1986) ve Henze (1986), / ve G’nin sırasıyla standart normal dağılımın yoğunluk fonksiyonu ve dağılım fonksiyonu olduğu durumu ayrıntılı olarak ele aldılar. Elde edilen dağılım sınıfı, literatürde skew-normal sınıfı olarak anılır. Açık bir notasyon kullanarak, çarpık normal sınıfı 5 <^ $ (A) olarak göstereceğiz.

Şaşırtıcı bir şekilde, Azzalini’nin lemmasındaki yapının doğal esnekliğinden çok az yararlanıldı. Gerçekte, yazarlar genellikle kendilerini skew-normal sınıfı gibi durumlarla sınırlamışlardır; burada / ve G, bazı yaygın dağılımların sırasıyla yoğunluk ve dağılım fonksiyonu.

Örneğin Mukhopadhyay ve Vidakovic (1995), standart normal, fs, lojistik ve çift ex- kullanılarak elde edilen 5 (^ $ (A), St ^ T ^ i ^), 5 ‘/ L (A) ve SdvW sınıflarına atıfta bulunur. sırasıyla potansiyel dağılımlar. DiCiccio vd. (1997), Azzalini ve Capitanio (2003) ve Jones ve Faddy (2003), sınırlayıcı bir sınıf olarak S ‘(^^ (A)’ ya sahip olan genel 5 ‘T ^ (A) sınıfını kabul eder. Chang ve Huang (2002), şimdiye kadar atıfta bulunduğumuz tüm sınıfları ve tek tip bir dağılım kullanılarak oluşturulan SuuW sınıfını ele almaktadır.

Şekil 5.1’de, 0, 2, 5, 20 ve 100 A değerleri için ^ (^^ (A), 81 ^ X2W ^ * S ‘/ L (A) yoğunluklarını ve SdvW dağılımlarını sunuyoruz. St2T2W sınıfı, Jones (2002) tarafından en basit t dağılımı olarak önerilen ^ 2 dağılımının ortak dağılım olarak kullanılmasıyla ilgili sonuçlar. Bu sınıfların son üçünün yoğunlukları, Şekil 5.1’deki grafikler, aralık için bir gösterge sağlar, 3’te tanımlanan iyi bilinen dağılımlarla Azzalini’nin lemasının yapısı kullanılarak oluşturulabilecek dağılımların sayısıdır.

Açıkça, dört sınıf farklı çarpıklık ve basıklık aralıklarını modellenebilmektedir ve pratikte aralarında seçim yaparken önemli bir husus kuyruklarındaki ağırlıklar olacaktır. Bu grafiklerden de anlaşılacağı gibi, belirli bir SfF {X) sınıfının (A> 0 ile) sadece orta derecede eğimli üyeleri için bile, sağ kuyruk davranışı esasen A ^^ oc şeklinde elde edilen sınırlayıcı yarı / dağılımın davranışıdır. 

Farklı dağılımlardan bir yoğunluk ve dağılım fonksiyonunu birleştirmenin bir örneği olarak Mukhopadhyay ve Vidakovic (1995), bir tj ^ yoğunluğu ve lojistik dağılımın dağıtım fonksiyonu kullanılarak elde edilen St ^ iW sınıfına atıfta bulunur.

Daha yakın zamanlarda, Nadarajah ve Kotz (2003) belirli 50G (A) sınıflarının anlık özellikleri için sonuçlar sunarken Nadarajah (2003) SUGW formundaki sınıfları inceledi – Aslında 50 $ (A), 5t ^ T ^ (A), 5 / L (A) ve SdoW sınıfları, 5 / ir (A) formülündeki F’yi diğer üçünün herhangi birinin dağıtım fonksiyonu ile değiştirerek çok az esneklik kazanılır. sınıflar, farklı kombinasyonlar kullanılarak üretilen yoğunluk aralıkları yalnızca çok az farklılık gösterir.

Bununla birlikte, Azzalini’nin lemmasından kaynaklanan yapının esnekliği, olası bileşen dağılımları kümesini genişleterek önemli ölçüde gelişir.

Sonlu aralık desteği ile bir şekilde standart olmayan yoğunluklar kullanılarak üretilen iki sınıf örneği olarak, Şekil 5.2’de StrW ve SqiiX) sınıflarından bazı yoğunluklar sunuyoruz. Bunlardan ilki, üçgen yoğunluğun birleştirilmesiyle sonuçlanır.

İkincisi, lojistik dağıtım işlevini ikinci dereceden yoğunluk ile birleştirir. Pratik bir bakış açısına sahip olun, bu iki sınıfın gerçek veriler için faydalı modeller sağlayıp sağlamadığı tartışmalıdır. Bununla birlikte, yapının potansiyeli açıktır ve belirli bir uygulama için, uygun bir model sağlayacak uygun bir yoğunluk ve dağıtım fonksiyonu kombinasyonunun bulunabileceği düşünülebilir.

Çıkarım – Genel Hususlar

Şimdiye kadar dikkate alınan sınıflar için gözlemlenenleri genelleştiren herhangi bir SfcW sınıfı, simetrik yoğunluktan / (A = 0) ile (genellikle oldukça çarpık) pozitif ve negatif yarı / yoğunluklara (A = ± CXD) kadar değişen yoğunlukları içerir.

Elbette, pratikte, genellikle S ‘/ G (A) sınıfının bir üyesi yerine, bir S’ / Gr (A) sınıfının konum ölçeği uzantısının bazı üyelerini verilere uydurmakla ilgileneceğiz. Eğer Z ~ SfG {^) i ise X = ^ + ZT] ^ Sfci ^, T], A), burada 5 / G (^, rj, A) genişletilmiş sınıfı ifade eder.

Şimdi, herhangi bir 5 / G (^, ^, A) sınıfı için çıkarımın, tam olarak ^ temsil ettiği şey A’nın değerine bağlı olduğu için potansiyel olarak endişeli olacağını öngörebiliriz.Örneğin, A = 0, ^ merkezi noktayı gösterdiğinde simetrik bir dağılım, oysa A = oo olduğunda, ^ bir yarı / dağılımın desteği için alt sınırdır. Açıkçası, bu iki senaryonun ikincisindeki ^ maksimum olasılık (ML) tahmini, ilkinden çok farklı olacaktır.

5 ‘<^ $ (^, r /, A) sınıfı için (en azından), bu sadece akademik kaygıların bir gözlemi değildir. Bilinmektedir [Azzalini (1985), Azzalini ve Capitanio (1999) ve Pewsey (2000)], bu sınıf için, maksimum benzerlik kestiriminin çoğu zaman yarıya karşılık gelen parametre uzayının sınırında bir çözümle sonuçlandığı bilinmektedir. – 50 $ (^, r /, A) sınıfının oldukça çarpık durumlarından alınan küçük boyutlu örnekler için en büyük olan böyle bir çözümün ortaya çıkma olasılığı ile normal dağılım. Dahası, olasılık çıkarımını destekleyen olağan düzenlilik koşulları, bir parametre uzayının sınırındaki çözümler için geçerli değildir.

  • S ‘<^ $ (^, r /. A) sınıfı için makine öğrenimi tahminiyle ilişkili diğer bilinen sorunlar şunlardır:

1. Olabilirlik yüzeyinde çoklu maksimumlar [Pewsey (2000)],
2. Skor denklemlerine bir çözüm her zaman A = 0 ile ilişkili olarak mevcuttur [Azzalini (1985), Arnold et al. (1993) ve Chiogna (1997)],
3. A = 0 olduğunda beklenen bilgi matrisi tekildir.

Bu sorunların sonuncusu, yeniden pazarlama yöntemi kullanılarak aşılabilir [Azzalini (1985)]. Göstereceğimiz gibi, ikinci problem S (j) ^ {^, ry’ye özgü değildir. Bir sınıf. Ayrıca, gözlemlenen bilgi matrisinin aslında G “{0) = g \ 0) O olan herhangi bir S (J, G {^^ VI A) sınıfı için her zaman tekil olduğunu da göstereceğiz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir