فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی :

فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی

فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی:
۱: روش احتمال شرطی
اجازه دهید(X1,Y1) , … Xn,Yn) ,) نشان دهنده نمونه های تصادفی از جامعه n باشند این نمونه ها برای تخمین r(C|A) استفاده می شوند . احتمال شرطی رخداد C به شرط رخدادA به وسیله فرمول اماری زیر محاسبه می شود :

(۱. ۴)

که وظایف مشخصه های XA ,Xc نشان داده می شوند به وسیله :

(۲. ۴)

(۳. ۴)

حالافرض کنید به جای پدیده های معمولی Aو C پدیده های فازی جایگزین شوند .
این به این معناست که به وسیله mfs پدیده های A,C به µA وμC تعریف شوندو
به جای XΑ،Xc در معادله ۴.۱ جایگزین شوند . در نتیجه خواهیم داشت :
(۴.۴)
این فرمول پایه تعریف احتمال رخداد در پدیده فازی می باشد ( درس ۳۷ ) .
مشتق اول فرمول ۴.۴ درسهای ۳۵و۳۶ را پدید می آورد .
نتیجه فرمول ۴.۴ در تخمین پارامترهای شرطی درPFS استفاده می شود . این دیدگاه دردرسهای ۱۶و۱۸و۳۴ دنبال می شود که به روشهای احتمال شرطی در این تز اشاره
می کند .
فرض کنید مجموعه اطلاعاتی شاملn نمونه به صورت ( (i=1,2, …,n) ( Xi,Yi
برای فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی در دسترس باشد همچنین فرض کنید که هم مقدمه وهم نتیجه mfs درسیستم تعیین شده است ونیاز به بهینه سازی بیشتر نمی باشد یعنی فقط پارامترهای احتمال درتخمین باقی بمانند . به نظر منطقی می آید که پارامترهای Pj,k واقعی رابرای تخمین احتمال شرطی پدیده فازی Ck به شرط رخداد پدیده فازی Aj قرار دهیم . اگرچه ورودی X به تعریف بیشتر احتیاج ندارد اما برای نشان دادن غیر عادی بودن محاسبات mfµAj وmfµ¯Aj باید ازفرمول زیراستفاده شود :
(۴.۵)
بنابراین Pj,k واقعی است و برای تخمین احتمال شرطی پدیده فازی Ck ونشان دادن غیر عادی بودن پدیده فازی Aj باید ازآن استفاده شود .
توجه داشته باشید که PFSs برای نمونه های برگشتی یک قانون پایه دارد که فقط با همان قانون که در پارامترهای شرطی Pj,k استفاده می شود ودرفرمول ۴.۵ نشان داده شده هیستوگرامهای فازی مورد بحث دردرس ۲ را معادل سازی می کند .
درPFS برای نمونه های طبقه بندی درهرطبقه Ck به صورت یک خروجی جدید نشان داده می شود پس فرمول ۴.۵ به صورت زیر هم نوشته می شود :
(۴.۶)

عملکرد مشخصه XCk بوسیله فرمول زیر نشان داده می شود :
(۴.۷)

درتعریف این قسمت ،احتمالات آماری پارامترها تخمین زده می شوند . به PFSs درنمونه های طبقه بندی در تجزیه وتحلیل فرمولهای (۴.۵) و(۴.۶) در قسمت (۴.۱.۱) توجه می شود . همچنین در قسمت (۴.۱.۲) درنمونه های برگشتی PFSs بررسی می شود .

۴.۱.۱- نمونه های طبقه بندی درمسائل آماری :
دراین قسمت ثابت می شود که مسئله های احتمال که به وسیله فرمول (۴.۶) تخمین زده شده باشند غیر واقعی وناهماهنگ هستند وبا معیارهای ML سازگار نمی باشند .
همچنین کافی است یک عامل نمونه درفرمول( ۴.۶) قرارداده شود تا غیر واقعی وناهماهنگ بودن تخمین های بدست آمده واینکه بیشینه سازی احتمال درست نمایی مجموعه اطلاعات انجام نمی شود اثبات گردد.
ملاحظه کنید که درPFS اگرمسئله طبقه بندی درخواست شده ۲ نوع باشد باC1 وC2 نمایش داده می شود . PFS یک ورودی X=[0,1] ویک قانون پایه شامل ۲ احتمال تئوری فازی دارد . در مقدمه mfs فازی A1,A2 می نشیند پس خواهیم داشت :
(۴.۸)
دردنباله با توجه به فرمول (۳.۴) که µ¯Aj=µAj و j=1,2 مفروض است که احتمال شرطی C1 وC2 برابر است با :

(۴.۹)
با استفاده ازفرمول (۳.۵) می توانیم احتمال های شرطی نا شناخته ای را که برای تخمین بهPFS احتیاج ندارند ببینیم .
بااستفاده از فرمول (۴.۹) پارامترهای احتمال بدین صورت خواهند بود که :
P*1,1=P*2,2=1 و P*1,2=P*2,1=0 ( توجه کنید که در این مثال مقدمه mfs درفرمول
(۴.۸) به روشی انتخاب شده است که بدست آوردن تخمین درست احتمال شرطی PFS
را مشکل می نماید لذا بدست آوردن تخمین های درست احتمال شرطی پارامترهای احتمال
Pj,k نیزمشکل خواهد بود ودر نتیجه آنالیز تخمین های پارامترهای احتمالی ، غیرواقعی وناهماهنگ می باشد .
درادامه ۲قضیه که درارتباط باپارامترهای آماری فرمول (۴.۶) می باشد خواهد آمد . برای اثبات قضیه ها از مثال فوق استفاده میگردد .
قضیه۴.۱:
برای نمونه های طبقه بندی شده در PFS بااستفاده از فرمول (۴.۶)اثبات کنید که تخمین های Pj,k ازپارامترهای احتمالی P*j,k غیرواقعی وناهماهنگ هستند .
اثبات : مثالی را که دربالا نشان داده شده ملاحظه نمایید . فرض کنید یک مجموعه اطلاعاتی شامل n نمونه طبقه بندی شده (i=1, … , n) ( Xi,yi) برای فایل ورد کامل پژوهش علمی درباره روش‌های تخمین پارامترهای احتمال با تحلیل کاربردهای آماری و مدل‌سازی درPFS دردسترس است . برای سادگی فرض کنید که X1, … ,Xn ارزشهای ثابتی دارند یعنی فقط Y1, … ,Yn نمونه هایی بارفتارهای متغیر هستند . برای مثال تخمین
P2,2 ازپارامتراحتمالی P*2,2 را ملاحظه کنید . ازفرمولهای (۴.۶) ،(۴.۷) ،(۴.۸) ،(۴.۹)
چنین بدست می آید که :
(۱۰،۴)
حالا فرض کنید که Xi(0,1) و,n) (i=1,… سپس از فرمول (۴.۱۰) بدست آورید که
Ep2,2(0,1) تازمانیکه P*2,2=1 تخمین غیرواقعی ازP2,2 باشد . این بحث اعداد مستقلی از نمونه های طبقه بندی شده n راشامل میگردد. همچنین ازn→∞ تشکیل شده است .از دو مورد فوق نتیجه می شود که تخمین P2,2 غیر واقعی و ناهماهنگ است .
معادله (۴.۶) تخمین های پایه رافقط وفقط برای اعدادمثبت .