স্কিউ স্বাভাবিক বিতরণের জন্য প্যারামিটারের অনুমান

স্কিউ-নরমাল সম্পর্কিত সূত্রগুলির পরামিতি অনুমানগুলি কী কী? আপনি যদি পারেন তবে এমএলই বা মম এর মাধ্যমে ডাইরিভেশনটিও দুর্দান্ত। ধন্যবাদ

সম্পাদনা করুন ।

আমার কাছে ডেটার একটি সেট রয়েছে যার জন্য আমি প্লটগুলি দ্বারা দৃশ্যত বলতে পারি কিছুটা বাম দিকে স্কু করা। আমি গড় এবং বৈচিত্রটি অনুমান করতে এবং তারপরে একটি ভালতা-ফিট ফিট পরীক্ষা করতে চাই (এজন্য আমার প্যারামিটারের অনুমানগুলি প্রয়োজন)। আমি কি ভেবেছি ঠিক আমি স্কিউ (আলফা) অনুমান করতেই পারি (সম্ভবত বেশ কয়েকটি স্কিউ এবং পরীক্ষা করা ভাল যার জন্য সবচেয়ে ভাল?)

আমি আমার নিজের বোঝার জন্য এমএলই ডেরিভেশনটি চাই - এমওএম এর চেয়ে এমএলই পছন্দ করি কারণ আমি এর সাথে বেশি পরিচিত familiar
আমি নিশ্চিত যে একাধিক জেনেরিক স্কিউ স্বাভাবিক ছিল - আমি কেবল একটি নেং স্কিউড মানে! যদি সম্ভব হয় তবে স্কিউ এক্সফোনেনশিয়াল পাওয়ার পরম অনুমানগুলিও সহায়ক হবে!

— user40124
সূত্র

(1) কোন নির্দিষ্ট 'স্কিউ-নরমাল' এর কোন প্যারামিটারাইজেশন? (আমি এটির একাধিক জিনিসকে ডাকতে দেখেছি) (২) আপনি যখন "সূত্রের প্যারামিটারের অনুমান" বলছেন তখন আপনি বোঝাচ্ছেন (ক) একটি বদ্ধ ফর্ম বিদ্যমান এবং (খ) কেবল একটি আছে --- তবুও আপনি উভয় এমএল উল্লেখ করেছেন এবং মোম, যা সাধারণত এক হবে না (& এমএল অনুমানকারীগুলি সম্ভবত ফর্ম বন্ধ নয়)। আরও তথ্য প্রয়োজন!

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

উদাহরণস্বরূপ, বিনোদের লেখা কাগজটি দেখুন: আর্থিক অর্থনীতিতে স্কিউ

— ডেনসিটিস

আর সালে snormFitমধ্যে fGarchএকটি স্কিউ সাধারন বন্টনের অনুমান হবে বা আপনি তাকান করতে পছন্দ হতে পারে snপ্যাকেজ (Azzalini সংজ্ঞা ব্যবহার করে, হুঁশিয়ার এর "স্কিউ স্বাভাবিক" বিদ্যমান আছে যা অন্য সংজ্ঞা)। আপনি যদি স্টাটা ব্যবহার করেন তবে এখানে চেষ্টা করুন । পাইথন, ভিবিএ এবং পার্লের জন্য বিভিন্ন প্যাকেজ পাডুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের অ্যাডেলচি আজজালিনীর সাইট থেকে পাওয়া যায়।

— সিলভারফিশ

প্রকৃতপক্ষে, "স্কিউ-স্বাভাবিক পরিবার" সদস্যপদে বিস্ফোরিত হয়েছে (উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি এটির সত্যতা দেয় না )। সুতরাং, আসুন তাদের সবার মা বিবেচনা করুন, এর সম্ভাবনা ঘনত্বের কার্যকারিতা রয়েছে

যেখানেহ'ল মানক পিডিএফ এবংমানক সাধারণ সিডিএফ। হল অবস্থানের প্যারামিটার,হল স্কেল প্যারামিটার এবংহ'ল স্কু প্যারামিটার।

চ_{এক্স} (এক্স) = \frac{2}{ω} φ (\frac{এক্স - ξ}{ω}) Φ (α (\frac{এক্স - ξ}{ω}))

$f_X(x) = \frac{2}{\omega}\phi\left(\frac{x-\xi}{\omega}\right)\Phi\left(\alpha \left(\frac{x-\xi}{\omega}\right)\right)$

ϕ ()

$\phi()$

Φ ()

$\Phi()$

ξ

$\xi$

ω

$\omega$

α

$\alpha$

এমএল অনুমানের জন্য বন্ধ-ফর্ম সমাধানের অস্তিত্ব নেই। পদ্ধতি অফ মারার নিম্নরূপ মূল্নির্ধারক বদ্ধ ফর্ম প্রদান করে, অভিমানী যে সব তিনটি পরামিতি হয় নন-জিরো (স্পষ্টত যদি এবং / অথবা শূন্য, তারপর নীচের পদক্ষেপগুলি সরলীকৃত হয়): $\omega$ $\xi$

$\hat \delta$ $\delta$
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
$\hat \gamma_3$

$\hat \alpha$

δ = \frac{α}{\sqrt{(1 + + α^{2})}} ⟹ \hat{α} = \frac{\hat{δ}}{\sqrt{1 - {\hat{δ}}^{2}}}

$\delta = \frac {\alpha}{\sqrt {(1+\alpha^2)}} \implies \hat \alpha = \frac {\hat \delta}{\sqrt{1-\hat \delta^2}}$

$\hat \omega$ $\omega$

{\hat{σ}}_{এক্স}^{2} = ω^{2} \cdot (1 - \frac{2 {\hat{δ}}^{2}}{π})

$\hat \sigma^2_x = \omega^2\cdot \left(1-\frac{2\hat \delta^2}{\pi}\right)$

δ

$\delta$

$\hat \xi$ $\xi$

{\hat{μ}}_{এক্স} = ξ + + \hat{ω} \hat{δ} \sqrt{2 / π}

$\hat \mu_x = \xi + \hat \omega \hat \delta\sqrt {2/\pi}$

এবং অনুক্রমের ভিন্নতার ক্ষেত্রে এই অনুক্রমিক পদ্ধতিতে অনুমানের ত্রুটি প্রচার করতে ভুলবেন না।

— আলেকোস পাপাদোপল্লোস
সূত্র