Kirish 3 Klassik modelda noma’lum parametrlarni baholash



Yüklə 201,31 Kb.
səhifə1/4
tarix30.01.2022
ölçüsü201,31 Kb.
#51825
  1   2   3   4
statistik baholashning em algoritm2i (1)
Razdel-1-Testy, 12- mavzu microsoft excelning keng imkoniyatlaridan foiydalanish, Metallarni qirqish asbob uskunalari, Мустақил таълим Ривожланиш, Botanika ON
    Bu səhifədəki naviqasiya:
  • Kirish











Mundarija


Kirish 3

  1. Klassik modelda noma’lum parametrlarni baholash 5

1.1-§.Nuqtaviy baholash usullari va ularning hossalari 5

1.2-§.Muhim taqsimotlar noma’lum parametrlarining baholari va ularning hossalari 10

1.3-§.Nyuton-Rafson usuli 16


  1. Noklassik modelda noma’lum parametrlarni baholash 21

2.1-§.To`liq bo`lmagan tanlanmalar modellari 21

2.2-§.Statistik baholashning EM algoritmi 22

2.3-§.I tur senzurlanish modelida gamma taqsimot noma’lum parametrlarni baholash 25

Xulosa 32

Foydalanilgan adabiyotlar 33

Kirish

Mazkur bitiruv malakaviy ishi EM algoritmini o`rganish va uni haqiqatga maksimal o`xshashlik bahosiga yaqinlashishini tekshirishga bag`ishlangan. Bitiruv malakaviy ishi kirish, 2 bob, 6 ta paragraf, xulosa va foydalanilgan adabiyotlar ro`yxatidan iborat. 1-bobda baho va uning xossalari, ba’zi muhim taqsimot funksiyalar orasidagi bog’lanishlar va noma’lum parametrlari baholari, hamda Nyuton-Rafson usuli yoritilgan. Bitiruv malakaviy ishi 2- bobida senzurlagan tanlanmalarning ba’zi modellari, EM algoritmi chuqur o’rganilgan, ya’ni EM algoritmi yordamida gamma taqsimotining noma’lum parametrlari uchun baho topilgan.

Bizga ma`lumki statistik tekshiruvlar davomida kuzatuvchi oldida bir qancha muammolar paydo bo`ladi. Yo`qotishga ega tizim yoki senzuralanish mavjudligida statistik bahoni olish juda qiyin, shuning uchun bunday hollarda iterativ usullardan foydalaniladi. Bunday iterativ usullardan biri Nyuton-Rafson usulining bir ko`rinishi bo`lgan EM algoritmidir. EM algoritmi ingilizcha “Expectation maximization “so`zlarining qisqartmasi bo`lib, matematik kutilmani maksimallashtirish algoritmi degan ma`noni anglatadi. EM algoritmi to`liqsiz ma`lumotlar masalalarida Xaqiqatga maksimal o`xshashlik bahosi uchun juda umumiy algoritmdir. EM algoritmi yordamida yechilishi mumkin bo`lgan masalalar ko`lami juda keng. EM algoritmida to`liqsiz ma`lumotlarni qayta ishlash g`oyasi formallashgan bo`lib, u quyidagilardan iborat:


    1. Yo`qotilgan ma`lumotlarni uning bahosi bilan to`ldirish.

    2. Parametrlarni baholash.

    3. Tushirib qoldirilgan qiymatlarni qayta baholash, bunda parametr baholari aniq deb hisoblanadi.

    4. Parametrlar qayta baholanadi, jarayon yaqinlashishigacha davom ettiriladi. To`liq ma`lumotlar uchun haqiqatga o`xshashlik funksiyasi logarifmi bo`yicha chiziqli bo`lgan jarayonlarni EM algoritmi hisoblaydi yoki umumiy holda ayrim yo`qotishlarni baholamasdan yo`qotilgan yetarli statistikani baholash.




Bundan tashqari algoritmning har iteratsiyasida

I ( | Y )

(bu yerda Y-to`liq



ma`lumotlar modeli,  -parametr) haqiqatga o`xshashlik funksiyasi logorifmini baholash kerak. EM algoritmi yo`qotishni to`ldirish va iteratsiyani yakunlash go`yasi daslab hususiy hollarda taklif qilingan edi.

EM algoritmining har bir iteratsiyasida E (matematik kutilmani hisoblash) va M(maksimallashtirish) qadamlaridan tashkil topgan. Bu algoritmning muhim hususiyatlaridan biri unung ishonchli yaqinlashishi ya`ni aniq qat`iy bo`lmagan



shartlar ostida har bir iteratsiya

I ( | Ykuz )

bu yerda



Ykuz

Y ning kuzatilayotgan



qismi xaqiqatga o`xshashlik funksiyasi logarifmini kattalashtiradi. Agar

I ( | Ykuz )

chegaralangan bo`lsa u holda

I ( (t ) | Y

) ketma-ketlik



I ( | Ykuz

) ning statsionar


kuz
qiymatiga yaqinlashadi. Umumiy holda aytish mumkinki

(t )

ketma-ketlik



yaqinlashuvchi bo`lsa, u holda ketma-ketlik lokal maksimumga yoki egrilik nuqtasiga yaqinlashadi.

I ( | Ykuz )




Yüklə 201,31 Kb.

Dostları ilə paylaş:
  1   2   3   4




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©www.azkurs.org 2022
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə