Pengeluaran Togel Manila : Analisis Non Parametrik

Blainebay.com – Banyak penulis sebelumnya telah menganalisis siapa yang membelanjakan berapa banyak pada lotere untuk memahami dalam beberapa kasus apakah “pajak lotere implisit” bersifat regresif dan dalam kasus lain untuk memahami hubungan Pengeluaran Togel dengan terjadinya masalah perjudian. Yang mengatakan, studi ini berfokus pada kelompok demografis mana yang menghabiskan lebih dari yang lain. Lihat misalnya buku [2, 5]; surat kabar [6–13]; atau survei [14, 15]. Berbagai teknik pemasangan model telah digunakan dalam pekerjaan ini, mis. B. tobit, Heckman mengoreksi tobit, disingkat tobit, regresi probit atau logit. Ukuran efek kemudian diperiksa.

Dalam karya sebelumnya, bagaimanapun, bentuk distribusi khusus, yang dapat dilihat pada Gambar. 1, tidak diperhitungkan. Di kedua bidang gambar, angka yang dipindai adalah jawaban untuk pertanyaan “Berapa banyak yang Anda keluarkan untuk tiket lotre? dalam sebulan yang khas? “Dan data berasal dari survei [16–18]. Distribusi berisi banyak nol – orang yang tidak bermain – dan terdistorsi secara positif. Kebanyakan orang menghabiskan sedikit atau tidak untuk lotere, tetapi ada beberapa pemain yang menghabiskan banyak, yang menyebabkan ekor ditunjukkan pada Gambar 1. Distribusi ini mirip dengan contoh klasik dari distribusi heavy-tail seperti Pareto. Contoh lain dari distribusi empiris dengan bentuk yang serupa adalah populasi kota, besarnya gempa bumi dan indeks keparahan adiksi gabungan yang didefinisikan dalam [19].

 

Pengeluaran Togel – Sumber Data

Di antara banyak survei yang disurvei responden berpartisipasi dalam lotere, kami fokus pada survei dengan dua karakteristik: Pertama, mereka mengajukan pertanyaan yang kami inginkan: “Berapa banyak yang telah Anda belanjakan untuk tiket lotre dalam sebulan terakhir? “Atau sesuatu seperti itu. Untuk alasan ini, kami telah mengecualikan beberapa survei yang sebaliknya menarik. Kedua, mereka relatif baru. Buku [2] yang diterbitkan pada tahun 1989 dan makalah kelanjutan [7] yang diterbitkan pada tahun 1999 adalah referensi awal, yang mengapa tidak masuk akal untuk memenangkan survei berusia 30 tahun dari tahun 1980-an yang mendahului kedua karya tersebut.

Untuk alasan ini, kami menganalisis survei dari Texas (2007–2009 [16]) dan Indiana (1990–1998 [18]) serta survei nasional oleh Gallup (Januari 2011 [17]). Survei ini termasuk masing-masing 1617, 1359 dan 365 pemain. (Karena kami hanya berurusan dengan pengeluaran lotre, kami menggunakan “pemain” sebagai singkatan untuk “orang-orang yang menghabiskan uang untuk tiket lotre pada bulan-bulan tertentu.”)

Metode Parametrik : Masalah Dengan Data

Terinspirasi oleh artikel [20], kami awalnya berharap untuk menggunakan data survei untuk memilih keluarga distribusi yang paling cocok dengan data, atau setidaknya nilai-nilai tidak nol dalam data. Namun, masalah langsung adalah bahwa angka-angka dari survei yang berbeda tampaknya tidak berasal dari distribusi yang sama, seperti yang ditunjukkan diagram Q-Q di sebelah kiri Gambar 2.

 

 

 

Juga untuk pertanyaan yang menarik bagi kami, sampel dalam survei ini jelas mencurigakan: orang dapat membayangkan bahwa para pemain yang menghabiskan paling banyak untuk lotere juga sangat mungkin menghabiskan kurang dari pengeluaran aktual, kesalahan seperti itu telah terbukti tipikal, lihat [8] dan [21].

Akibatnya, ada sedikit alasan untuk percaya bahwa distribusi probabilitas togel manila yang sesuai dengan data sangat terkait dengan distribusi aktual Pengeluaran Togel. Bahkan tampaknya tidak tepat untuk menggunakan metode seperti yang dijelaskan dalam Bab 4 dari [22] untuk membuat model parametrik untuk buritan, karena ini adalah titik data yang paling tidak aman. Untuk alasan ini, kami mencari metode yang tidak terlalu sensitif terhadap kesulitan dengan data ini.

Pengeluaran Togel – Metode non parametrik

Mengingat diskusi sebelumnya, kami memilih metode nonparametrik seperti yang direkomendasikan dalam [23, 24] atau [25]. Secara khusus, kami menggunakan tes permutasi untuk membandingkan distribusi yang berbeda, seperti yang dijelaskan dalam [26-28].

Contoh mainan

Untuk mengilustrasikan ide uji permutasi, pertimbangkan di situs macantogel co0ntoh mainan survei dengan dua pertanyaan: “Berapa banyak yang Anda keluarkan untuk tiket lotre sebulan?” Dan pertanyaan yang jawabannya adalah variabel kategorikal dengan dua nilai yang mungkin (misalnya jenis kelamin) dan anggap 5 jawaban tersebut adalah:

 

 

Kami menganggap hipotesis nol bahwa nilai-nilai variabel nyata (output) dan variabel kategori adalah independen. Tetapkan statistik uji:

 

 

Yaitu sekitar 9,2 untuk data survei aktual. Bertolak belakang dengan hipotesis nol, ini bukan nol, tetapi apakah itu penting? Apa nilai-p? Nilai statistik uji tidak boleh berubah di bawah nol jika kita secara acak menugaskan kembali tanggapan kategori di antara responden. Kami mengubah nilai A / B secara acak di antara 5 jawaban dan menghitung ulang statistik uji untuk setiap permutasi. Sebagai ilustrasi, salah satu permutasi memberikan set data alternatif

 

 

di mana statistik tes adalah .542.5. Jika Anda melakukan ini untuk masing-masing (52) = 10 permutasi yang memungkinkan, Anda akan menemukan nilai-nilai statistik uji berikut, diurutkan dalam urutan naik:

 

 

Misalkan hipotesis alternatif adalah bahwa A menghabiskan lebih dari B, yaitu H. Statistik uji positif. (Dalam contoh non-mainan kami di bawah ini, ini disediakan oleh klaim dalam literatur.) Kemudian nilai-p adalah bagian dari angka dalam (1) yang setidaknya sama besar dengan nilai aktual 9,2 dari statistik uji. Itu berarti nilai-p adalah 4/10 = 0,4.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *