---

در این مقاله سه نوع برآوردگر جدید به روش ناپارامتری برای اندازه وابستگی دمی بالا به دست آورده و نشان داده می شود که برآوردگرهایی سازگار و به طور مجانبی نااریب هستند. سپس با شبیه سازی مونت کارلو از سه مفصل متفاوت، این سه برآوردگر با هم مقایسه شده و با به کارگیری داده های واقعی روشی جدید برای انتخاب بهترین برآوردگر ارائه می شود.

---

توجه به تابع مفصل به منظور مدل‌سازی ساختار وابستگی داده‌ها در دهه‌های اخیر بسیار رایج شده است. سه روش گشتاوری، ترکیبی و گشتاور مفصل برای برآورد پارامتر وابستگی تابع مفصل در حضور داده دورافتاده در این مقاله مورد نظر است. هرچند روش گشتاوری یک روش قدیمی است، اما گاهی اوقات این روش منجر به برآورد نامناسبی می‌گردد. در نتیجه، دو روش دیگر برآورد پارامتر بر پایه گشتاوری برای بهبود برآورد پارامتر در نظر گرفته شده‌اند. نتایج مطالعه شبیه‌سازی نشان داد که وقتی از روش گشتاور مفصل و روش ترکیبی برای مفصل در حضور داده دورافتاده استفاده می‌کنیم، میانگین مربع خطای به دست آمده کوچک‌تر است. همچنین روش گشتاور مفصل بهترین برآورد براساس میانگین مربع خطا است. در نهایت، نتایج عددی به دست آمده در یک مثال کاربردی به کار گرفته می‌شود.

---

ماشین بردار پشتیبان به عنوان یک الگوریتم با نظارت در ابتدا برای حالت دودویی ابداع شد، سپس به علت کاربردهای آن، الگوریتم های چند-کلاسه نیز طراحی شدند و همچنان به عنوان یک پژوهش در حال بررسی است. اخیرا مدل‌هایی برای بهبود روش‌های چند-کلاسه ارائه گردیده است. اغلب آن‌ها حالتی را بررسی می‌کنند که در آن ورودی‌ها غیرتصادفی هستند در حالی که در دنیای واقعی با داده‌های غیرقطعی و نادقیق مواجه هستیم. لذا در این مقاله به بررسی مدلی پرداخته شده است که در آن ورودی‌ها تصادفی و محدودیت‌های مسئله نیز احتمالی هستند. با استفاده از قضایای آماری و با استفاده از امیدریاضی، محدودیت‌های مسئله از حالت احتمالی خارج شده است. سپس از روش برآورد گشتاوری، برای برآورد امیدریاضی استفاده شده است. با استفاده از شبیه‌سازی مونت کارلو به تولید داده‌های مصنوعی پرداخته و از روش بازنمونه‌گیری بوت استرپ نمونه‌ها را به عنوان ورودی به مدل داده و دقت مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در نهایت مدل پیشنهادی را با داده‌های واقعی آموزش داده و دقت آن با شاخص‌های آماری ارزیابی شده است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی و مثال واقعی برتری کارایی مدل پیشنهادی را بر مدل‌های مبتنی بر ورودی‌های قطعی نشان می‌دهد.