|
Topshiriq:3
Identifikatsiyaga amaliy misollar tahlili Yilda statistika, identifikatsiya qilish
|
| bet | 89/109 | | Sana | 07.01.2024 | | Hajmi | 0,96 Mb. | | #131703 |
Bog'liq Ibragimov mustaqil ishiTopshiriq:3
Identifikatsiyaga amaliy misollar tahlili Yilda statistika, identifikatsiya qilish a bo'lgan mulkdir model aniqlik bilan qondirish kerak xulosa mumkin bo'lishi. Model - bu aniqlanishi mumkin agar ushbu modelning asosiy parametrlarining haqiqiy qiymatlarini undan cheksiz ko'p kuzatuvlar olgandan keyin o'rganish nazariy jihatdan mumkin bo'lsa. Matematik jihatdan, bu parametrlarning har xil qiymatlari boshqacha hosil qilishi kerak deyishga tengdir ehtimollik taqsimoti kuzatiladigan o'zgaruvchilar. Odatda model faqat ma'lum texnik cheklovlar ostida aniqlanishi mumkin, bu holda ushbu talablar to'plami deyiladi identifikatsiya qilish shartlari.
Identifikatsiya qilinmaydigan model deyiladi identifikatsiya qilinmaydigan yoki aniqlab bo'lmaydigan: ikki yoki undan ortiq parametrlar bor kuzatuv jihatdan teng. Ba'zi hollarda, modelni aniqlab bo'lmaydigan bo'lsa ham, model parametrlarining ma'lum bir to'plamining haqiqiy qiymatlarini o'rganish mumkin. Bunday holda biz model shunday deb aytamiz qisman aniqlanadigan. Boshqa hollarda, haqiqiy parametrning joylashishini parametr maydonining ma'lum bir cheklangan hududigacha o'rganish mumkin bo'lishi mumkin, bu holda model aniqlanishi mumkin.
Model xususiyatlarini qat'iy nazariy o'rganishdan tashqari, identifikatsiya qilish yordamida, eksperimental ma'lumotlar to'plamlari bilan model sinovdan o'tkazilganda, kengroq doirada murojaat qilish mumkin identifikatsiyani tahlil qilish.[1]
Ruxsat bering bo'lishi a statistik model bu erda parametr maydoni cheklangan yoki cheksiz o'lchovli. Biz buni aytamiz bu aniqlanishi mumkin agar xaritalash bu bittadan:[2]
Ushbu ta'rif, ning aniq qiymatlarini bildiradi θ aniq ehtimollik taqsimotlariga mos kelishi kerak: agar θ1≠θ2, keyin ham Pθ1≠Pθ2.[3] Agar taqsimotlar ehtimollik zichligi funktsiyalari (pdfs), keyin ikkita pdf faqat nolga teng bo'lmagan o'lchovlar to'plamida farq qiladigan bo'lsa, ularni alohida deb hisoblash kerak (masalan, ikkita funktsiya ƒ1(x) = 10 ≤ x < 1 va ƒ2(x) = 10 ≤ x ≤ 1 faqat bitta nuqtada farq qiladi x = 1 - to'plami o'lchov nol - va shuning uchun uni alohida pdf deb hisoblash mumkin emas).
Xaritaning teskari tomoni ma'nosida modelning identifikatsiyasi modeli cheksiz uzoq vaqt davomida kuzatilishi mumkin bo'lsa, modelning haqiqiy parametrini o'rganishga qodir. Darhaqiqat, agar {Xt} ⊆ S - bu modeldan kuzatuvlar ketma-ketligi, keyin katta sonlarning kuchli qonuni,
har bir o'lchov to'plami uchun A ⊆ S (Bu yerga 1{...} bo'ladi ko'rsatkich funktsiyasi ). Shunday qilib, cheksiz ko'p kuzatuvlar bilan biz haqiqiy ehtimollik taqsimotini topa olamiz P0 modelda va yuqoridagi identifikatsiya qilish sharti xaritani talab qilganligi sababli o'zgaruvchan bo'lishi mumkin, shuningdek biz berilgan taqsimotni yaratgan parametrning haqiqiy qiymatini topa olamizP0.
|
| |
