فایلکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فایلکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

دانلود تحقیق درمورد تخمین مدل و استنتاج آماری

اختصاصی از فایلکو دانلود تحقیق درمورد تخمین مدل و استنتاج آماری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود تحقیق درمورد تخمین مدل و استنتاج آماری


دانلود تحقیق درمورد تخمین مدل و استنتاج آماری

دسته بندی : اقتصاد ،

فرمت فایل:  Image result for word ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ

فروشگاه کتاب : مرجع فایل 

 


 قسمتی از محتوای متن ...

تعداد صفحات : 23 صفحه

تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم.
می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است.
داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است.
وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است.
درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم.
نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.
برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Yt یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است: (1) : میانگین (2) واریانس : (3) کوواریانس : (4) ضریب همبستگی : که در آن میانگین ، واریانس کوواریانس (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Yt و Yt-k) و ضریب همبستگی مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.
اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Yt به Yt-k تغییر یابد.
حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است.
بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم.
این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد.
آزمون ساکن بودن از طریق نمودار همبستگی و ریشه واحد یک آزمون ساده برای ساکن بودن براساس تابع خود همبستگی (ACF) می باشد.
(ACF) در وقفه k با نشان داده می شود و بصورت زیر تعریف می گردد.
از آنجاییکه کوواریانس و واریانس، هر دو با واحدهای یکسانی اندازه گیری می‌شوند، یک عدد بدون واحد یا خالص است.
به مانند دیگر ضرایب همبس

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن پاورپوینت میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله :  توجه فرمایید.

  • در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
  • در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
  • هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود تحقیق درمورد تخمین مدل و استنتاج آماری

مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI

اختصاصی از فایلکو مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI


مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI

• مقاله با عنوان: مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI (مطالعه موردی: ایستگاه سینوپتیک ارومیه)  

• نویسندگان: امیر فارسیجانی ، حسین رضایی ، علیرضا مقدم  

• محل انتشار: نهمین کنگره ملی مهندسی عمران - دانشگاه فردوسی مشهد - 21 تا 22 اردیبهشت 95  

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

 

 

 

چکیــــده:

خشکسالی یک تهدید جهانی و مشکل منطقه ای است که از راه های گوناگون خسارات زیادی به بار می آورد. خشکسالی باعث خسارات کلان در کشاورزی شده و تاثیرات منفی بسیاری روی اکوسیستم های طبیعی دارد. در این مقاله داده های بارندگی ماهیانه ایستگاه سینوپتیک ارومیه مورد استفاده قرار گرفت و شاخص بارش استاندارد شده که در مقایسه با سایر شاخص ها، مزیت های بیشتری دارد در مقیاس زمانی سه ماهه به عنوان داده های ورودی به شبکه عصبی - فازی استفاده گردید؛ سپس مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی کاهشی، c میانگین فازی (FCM) و پارتیشن بندی شبکه ای در سیستم استنتاج فازی - عصبی تطبیقی (ANFIS) به منظور پیش بینی خشکسالی انجام گرفت و نتایج نشان داد روش FCM بهترین عملکرد را در مدل ANFIS جهت پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI دارد.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل civil.sellfile.ir@gmail.com پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **


دانلود با لینک مستقیم


مطالعه مقایسه ای بین الگوریتم های خوشه بندی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) در پیش بینی خشکسالی با شاخص SPI