Doğrusal olmayan regresyonda asimptotik yöntemle bootstrap örneklemesi
































































22

olasılık verdiğinden; her bir X * , orijinal örnekten tesadüfi olarak örneklenmiş bağımsız

( )değerler olacaktır. Bu nedenle, simülasyon örneği olan x*, x* ,., x* orijinal verilerden

12

n

iadeli olarak alınan tesadüf bir örnek olacaktır. Burada kolaylık sağlayan, verilerin homojen

olmasıdır. Bu tekrarlı örnekleme yöntemi, parametrik olmayan bootstrap olarak bilinir.



32. SAYFAYA BENZER SAYFALAR

Lojistik regresyon modeli ve geriye doğru eliminasyon yöntemiyle değişken seçiminin hipertansiyon riski üzerine uygulamasında bootstrap yöntemi - Sayfa 88
75 4.4. Parametrik Olmayan Bootstrap Tekniği Parametrik olmayan bootstrap tekniği ile parametrik bootstrap tekniği arasındaki en önemli fark, parametrik bootstrap tekniği için parametrik bir modelin olmasıdır. Parametrik olmayan bootstrap yöntemi için böyle bir model söz konusu değildir. Herhangi bir yığından bir X tesadüfi değişkeni için birbirinden bağımsız x1, x2 ,..., xn örneğinin gözlemle...
Uyarlamalı çoklu hızlı işaret işleme yöntemleriyle işaretlerin geri elde edilmesi - Sayfa 27
örneği arasına I 1 tane sıfır eklenir ve böylece örnekleme hızı I çarpanıyla arttırılmış olur. Üst örnekleme şu şekilde elde edilir: y[m y ]   x[m y   0 / I ] m A y m A y (3.15) Burada m  A tamsayıdır. y Üst örnekleme blok diyagramı Şekil 3.10’da ve I  3 için, üst örnekleme işlemi de şekil 3.11’ de gösterilmiştir. Şekil 3.10: Üst Örnekleme ...
- Sayfa 19
5 Birinci dereceden bir modülatörü 2.2 Blok diyagrami Sekil [5]. Sekil 2.2 giris sinyali X (z) bir toplama kavsagi üzerinden modulator girer göstermektedir. Daha sonra, entegratör geçer. entegratör çikis nicemleyici besler. kuantizör çikisi Y (z) bir dijital-analog çevirici (DAC) ile geri girdi toplanmasiyla kavsak beslenen ve ayni zamanda son çikis bitlerini üretir dijital filtre geçer. Geribesle...

32. SAYFADAKI ANAHTAR KELIMELER

orijinal
örnekleme
yöntemi
örneği
verilerin
burada


32. SAYFA ICERIGI

22

olasılık verdiğinden; her bir X * , orijinal örnekten tesadüfi olarak örneklenmiş bağımsız

( )değerler olacaktır. Bu nedenle, simülasyon örneği olan x*, x* ,., x* orijinal verilerden

12

n

iadeli olarak alınan tesadüf bir örnek olacaktır. Burada kolaylık sağlayan, verilerin homojen

olmasıdır. Bu tekrarlı örnekleme yöntemi, parametrik olmayan bootstrap olarak bilinir.

İlgili Kaynaklar







single.php