Daha genel fonksiyonel lineer regresyon durumunda, aynı yaklaşım uygulanabilir. Bu durumda, tek değişkenli F istatistiğinin işlevsel bir versiyonunu tanımlarız.

Burada yˆ, bir fRegress çağrısından tahmin edilen değerlerdir. Bir ölçek faktörü dışında, bu, çoklu doğrusal regresyonda skaler F istatistiğinin işlevsel eşdeğeridir. Tartışıldığı gibi, skaler-tepki modelleri için buna indirgenir.

Daha önce olduğu gibi, max(F(t)) değerini hesaplayarak ve bir permütasyon testi yaparak bunu tek bir sayıya indiriyoruz. Bu durumda, tasarımı değiştirmeden bırakarak yanıt eğrilerine (veya değerlerine) izin veririz. Aşağıda coğrafi bölgenin sıcaklık profiline etkisinin olmadığına dair bir test yapılmıştır. Sıcaklık verileri için noktasal ve maksimum F istatistiklerini ve bunlara karşılık gelen permütasyon kritik değerlerini raporlar.

Önemi nedeniyle, fRegress için bir dizi çağrı dizisi kurduk. Bunlar, fonksiyonun ilk argümanı olan y sınıfına bağlıdır. İlk üç durum, yanıtın bir sayı vektörü, bir işlevsel veri nesnesi veya bir işlevsel parametre nesnesi olmasıyla ilgilidir. Son ikisi, kullanıcının R çekirdek işlevi lm’deki gibi bir formül kullanarak bir model belirlemesine izin verir. Matlab sürümü ilk üç durumu işleyebilir, ancak son ikisini değil:

Bağımlı değişken nesnesi. Beş olası sınıfın bir nesnesi olabilir:

• skaler Bağımlı değişken skaler ise bir vektör.
• fd Bağımlı değişken işlevselse, işlevsel bir veri nesnesi. Bu sınıfın bir y’sifdPar(y, …)tarafından değiştirilir
• veRegress.fdPar’a geçirilir. fdPar Bağımlı değişken işlevselse ve bağımlı değişkenin tahminini yumuşatmak isteniyorsa bir işlevsel parametre nesnesi. karakter veya formül Aşağıdaki kuralları karşılayan, takılacak modelin sembolik bir tanımını sağlayan bir formüle zorlanabilen bir formül nesnesi veya bir karakter nesnesi: Sol taraf, formül y, sayısal bir vektör veya tek değişkenli olmalıdır. 

Sağ tarafta adlandırılmış tüm nesneler ya sayısal ya da fd olmalıdı. (fonksiyonel veriler) veya fdPar. fd veya fdPar nesne(ler)inin yineleme sayısı birbiriyle ve adlandırılmış sayısal nesnelerin gözlemlerinin sayısı kadar bağımlı değişken nesnenin yinelemelerinin sayısıyla eşleşmelidir.

Bu formülün sağ tarafı xfdlist’e çevrilir, ardından başka bir uydurma yöntemine geçirilir (yöntem = ‘model’ değilse). Bir formülde çok değişkenli bağımsız değişkenlere izin verilir ve elde edilen xfdlist’te tek değişkenli bağımsız değişkenlere bölünür. Benzer şekilde, k düzeyine sahip kategorik bağımsız değişkenler, xfdlist’te k-1 kontrastlarına çevrilir. Herhangi bir yumuşatma bilgisi, ilgili betalist bileşenine iletilir.

F istatistiği nedir
F testi nedir
F değeri hesaplama
F testi formülü
F testi nasıl yapılır
F testi nedir nasıl yapılır
F testi örnek SORU
F testi Tablosu

Her iki durumda da nesnenin, bağımlı değişken nesnesiyle aynı sayıda kopyaya sahip olması gerekir. Yani skaler ise bağımlı değişken ile aynı uzunlukta, fonksiyonel ise bağımlı değişken ile aynı sayıda tekrara sahip olmalıdır. (xfdlist’te şu anda yalnızca tek değişkenli bağımsız değişkenlere izin verilmektedir.)

betalist fd, fdPar ve sayısal yöntemler için betalist, length(xfdlist) değerine eşit uzunlukta bir liste olmalıdır. Bu listenin üyeleri, tahmin edilecek regresyon fonksiyonlarını tanımlayan fonksiyonel parametre nesneleridir (fdPar sınıfı).

Karşılık gelen bağımsız değişken skaler olsa bile, bağımlı değişken işlevsel ise, regresyon katsayısının da işlevsel olması gerekir. (Bağımlı değişken bir skaler ise, kesme dahil olmak üzere skaler bağımsız değişkenlerin katsayıları sabit olmalıdır, ancak işlevsel bağımsız değişkenlerin katsayıları işlevsel olmalıdır.) Bu işlevsel parametre nesnelerinin her biri bir tek bir işlevsel veri nesnesi, yani yalnızca bir çoğaltma ile ilgilidir.

Formül ve karakter yöntemleri için betalist, diğer yöntemlerde olduğu gibi bir liste veya NULL olabilir, bu durumda bir liste oluşturulur. Betalist oluşturulursa, işlevse xfdlist’in karşılık gelen bileşeninden veya yanıt değişkeninden gelen tabanları kullanır.

Düzgünleştirme bilgisi (fdPar fonksiyonunun Lfdobj, lambda, tahmin ve penmat argümanları) fdPar sınıfındaysa xfdlist’in karşılık gelen bileşeninden (veya fdPar sınıfındaysa yanıt değişkeninden skaler bağımsız değişkenler için) gelir veya başvuru değişkeni fdPar sınıfında değilse, isteğe bağlıdır.

İsveç yaşam tablosu verileri, 1751’den 1914’e kadar olan doğum yılına göre İsveçli kadınlar için 0 ila 80 yaşlarındaki günlük tehlike oranlarından (anlık ölüm riski) oluşur. Bunların yıllar içinde nasıl geliştiğine dair bir model geliştirmek istiyoruz. 1894’e kadar ve 1914 yılında doğan kadınlar için tehlike oranını tahmin etmek için bunu ne kadar iyi kullanabileceğimizi düşünün.

1. Verileri uygun şekilde düzeltin. Bu pürüzsüzleri keşfedin zamanla nasıl değiştiklerine dair açıkça belirgin özellikler var mı?
2. Doğum yılından itibaren 1751-1894 yılları için tehlike eğrilerini tahmin etmek için işlevsel bir doğrusal model oluşturun. Çapraz doğrulama ile yumuşatma parametreleri seçin. Hata kovaryansının bir grafiğini sağlayın. Katsayı fonksiyonlarını güven aralıklarıyla birlikte çizin.
3. Yukarıdaki modelinizden kalanları inceleyin. Uyum eksikliği belirtileri var mı? Varsa, uygun şekilde değiştirilmiş bir model oluşturun. Hem doğrusal model hem de yenisi için R-karesini çizin. Zamanın tehlike eğrileri üzerindeki etkisine dair kanıtlar var gibi görünüyor mu?
4. 1914’teki tehlike oranını tahmin etmek için modellerinizi tahmin edin. Her biri ne kadar başarılı? Ortalama tehlike eğrisinden daha iyi tahminler mi veriyorlar?
5. Tehlike eğrileri zaman içinde sıralandığından, fonksiyonel bir zaman serisi modeli de düşünülebilir. Spesifik olarak, otoregresif yapıya sahip bir model takın.

• yi+1(t) = β0(t) + β1(t)yi(t) + ei(t).

Modelinizin sonuçlarını bildirin. β0(t) ve β1(t) için güven aralıkları sağlamalısınız. Modelin yumuşatmadan fayda sağlayacağını düşünüyorsanız, bunu yapın. Model uygun görünüyor mu? Bu modeli mi yoksa sadece zamanı öngören bir model mi tercih edersiniz? Eşzamanlı doğrusal model, değişen katsayılar modeliyle yakından ilişkilidir.

İşlev tperm.fd

Bu işlev, iki işlevsel veri nesnesi grubu arasındaki fark için bir permütasyon t-testi gerçekleştirir.

• x1fd ve x2fd İki grup fonksiyonel gözlemi veren fonksiyonel veri nesneleri.
• nperm Boş dağıtım oluştururken kullanılacak permütasyon sayısı.
• q Gözlenen t istatistiğiyle karşılaştırmak için boş dağılımın kritik üst kuyruk niceliği.
• argvals yfdPar bir fd nesnesiyse, noktasal t istatistiğinin değerlendirileceği noktalar.
• çiziciler 1-qth niceliği ve gözlenen t istatistiğini gösteren boş dağılımın görsel bir görüntüsünü çizmek için argüman seçin.

The post Fonksiyonel F-Testleri – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).