پایان‌نامه

مطالعه ای بر خانواده نمایی آمیخته متناهی

دانلود متن کاملرایگان، با حساب کاربری؛ ثبت نام با گوگل چند ثانیه است

چکیده

توزیع های آمیخته متناهی، ابزار مهمی در تحلیل داده هایی با بیش از یک مد می باشند. یک توزیع آمیخته، ترکیبی از توزیع های آماری است، وقتی که نمونه گیری از یک جامعه آماری ناهمگن، با توزیع های احتمال متفاوت انجام می شود. توزیع های آمیخته متناهی، به ویژه به دو دلیل قابل توجه هستند؛ اول اینکه می توانند جامعه هایی را توصیف کنند که در آن ها فرض تعداد متناهی زیر جامعه صحیح است. دوم اینکه حتی اگر جامعه تحت بررسی واقعی، شامل تعداد نامتناهی زیر جامعه باشد، می تواند از طریق برآوردیابی با یک توزیع آمیخته محدود شود. روش عمومی برای برآورد پارامترها در توزیع های آمیخته، الگوریتم امید ریاضی- ماکسیمم سازی است که کلاسی از الگوریتم های تکراری برای برآورد ماکسیمم درستنمایی در مسائل مربوط به داده های ناکامل است. در این حالت، تابع درستنمایی به طور یکنواخت به یک نقطه ماکسیمم موضعی یا یک نقطه زینی همگرا می شود. برآوردیابی به روش بیزی با استفاده از شبیه سازی پسین، به روش مونت کارلوی زنجیر مارکوفی امکان پذیر است. در صورتی که پیشین های مناسب به کار برده شود، چگالی پسین سره خواهد بود و در نتیجه می توان با استفاده از روش های مونت کارلوی زنجیر مارکوفی مانند نمونه گیر گیبس، تقریب صحیحی برای روش برآوردیابی بیز ایجاد کرد. استنباط توزیع های آمیخته براساس برآوردهای ماکسیمم درستنمایی، از فقدان استواری رنج می برد. وجود تعداد اندکی مشاهده اشتباه، ممکن است باعث تصمیم گیری های نادرست شود. در این پایان نامه، روش های استوار را برای استنباط درستنمایی در آمیخته های پواسن متناهی براساس برآوردهای مینیمم فاصله هلینگر ارائه می کنیم. روش آسان برای برآورد تعداد مولفه ها در یک توزیع آمیخته متناهی، استفاده از آماره نسبت درستنمایی است، برای آزمون فرض اینکه نمونه از یک توزیع آمیخته با g مولفه می آید، در مقابل این فرض که نمونه از یک توزیع آمیخته با g+1 مولفه می آید. به دلیل آنکه مقدار نسبت آمیختگی تحت فرض صفر، روی کران فضای پارامتر قرار دارد، توزیع حدی آماره نسبت درستنمایی از توزیع خی دو تبعیت نمی کند و در نتیجه شرایط نظم برقرار نمی باشد. در این پایان نامه، روشی را بررسی می کنیم که براساس آزمونی است که یک مولفه جدید تا زمانی می تواند به مدل اضافه شود که سرانجام منجربه تعداد مولفه ها در توزیع آمیخته شود. این روش در واقع، روش دنباله ای براساس آزمون نسبت درستنمایی است که از روش بازنمونه گیری برای ایجاد توزیع آماره آزمون استفاده می کند.

اساتید راهنما و مشاور

محمد بهرامی

پایان‌نامه‌های مشابه

  • توزیع های آمیخته متناهی با مولفه های نرمال چوله

    پایان‌نامه۲۰۱۲وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه پیام نور - دانشگاه پیام نور استان فارس - دانشکده علوممهدیه معصومشاه

    توزیع های آمیخته متناهی، ابزار مهمی در تحلیل داده هایی با بیش از یک مد می باشند. یک توزیع آمیخته، ترکیبی از چند توزیع آماری است ،وقتی که نمونه گیری از یک جامعه آماری ناهمگن، با توزیع های احتمال متفاوت انجام شود. روش عمومی برای برآورد پارامترها در توزیع آمیخته، الگوریتم امیدریاضی–

  • مطالعه برآورد درستنمایی پیراسته برای برآورد نیرومند پارامترهای توزیع های آمیخته متناهی

    پایان‌نامه۲۰۱۳وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه پیام نور - دانشگاه پیام نور استان فارس - دانشکده علوم پایهمهدی حسنی پور

    برآورد درستنمایی ماکسیمم (mle)معمولا به منظور برآورد پارامترهای ناشناخته در توزیع آمیخته متناهی مورد استفاده قرار می گیرد با توجه به اینکه mle می تواند برای داده های پرت بسیار حساس باشد. به منظور غلبه بر این مشکل برآورد کننده درستنمایی پیراسته (tle) پیشنهاد شده که، پارامترهای ناش

  • استنباط بیزی در خانواده نمایی وزنی

    پایان‌نامه۲۰۱۲وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه شهید چمران اهواز - دانشکده علوم ریاضی و مهندسی کامپیوترسارا ولی زاده

    نمونه گیری وزنی هنگامی مناسب است که هر مشاهده با شانسی متناسب با یک تابع وزن نامنفی از اندازه آن مشاهده ثبت می شود. نمونه وزنی یک نمونه تصادفی از توزیع اصلی جامعه نیست بلکه نمونه ای تصادفی از یک توزیع جدید موسوم به توزیع وزنی است. در این پایان نامه ابتدا به معرفی توزیع وزنی پرداخ

  • بهبود برآوردهای ناروا در خانواده نمایی گسسته

    پایان‌نامه۱۹۹۸وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه شیرازرضا زردشت

    فرض کنید x1, x2, ..., xp متغیرهای تصادفی مستقلی باشند که به ترتیب دارای چگالی نمایی گسسته با چگالی زیر باشند: i(i)ti(xi) , i1, 2,..., p و lm یک تابع زیان به فرم زیر باشد: lm(,a)mi(i - ai)2 در این مقاله خواهیم دید که بهبود برآوردگر استاندارد در خانواده نمایی گسسته با تابع زیان بال

  • برآوردبیزتجربی در خانواده نمایی مثبت

    پایان‌نامه۲۰۱۱وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه الزهراء - دانشکده علوم پایهزهرا نعمتی

    تابع نمایی مثبت با چگالی احتمال a( heta)b(x)exp(c( heta)b(x);x>0 را در نظر بگیرید.می خواهیم برآوردبیز تجربی را دراین خانواده با استفاده از داده های کامل و سانسور شده به دست آوریم.این خانواده شامل توزیع های نمایی، گاما، رالی، وایبل، burr-xiiو...می باشد.پارامترهارابااستفاده از تابع

  • برآورد بیزی پارامترهای تابع بقا برای تبدیل مدل خانواده نمایی با توزیع پیوسته و گسسته

    پایان‌نامه۲۰۱۳وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه پیام نور - دانشگاه پیام نور استان تهران - دانشکده علومنازلی جعفری

    این پایان نامه شامل دو بحث اصلی در رابطه با برآورد بیزی در صورت وجود نقطه تغییر برای دنباله ای از مشاهدات مستقل x1,x2,…,xm,xm+1,…,xn، که m بیانگر نقطه تغییر بوده و m=1,2,…n-1 می باشد، ابتدا برآورد بیزی تابع بقا را تحت توزیع احتمال خانواده نمایی یک پارامتری، برای توزیع های نرمال،

اسناد مشابه