统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT3040

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT3040

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Decomposition Techniques

Decomposition models in time series are used to identify and describe trend and seasonal factors.
Decomposition means to break down into simpler parts. When decomposition models are used, we can identify these patterns/factors separately.
Some seasonal patterns of a time series model can be describe as festive season effects, holiday effects. As an example think that there is a festive season effect on sales of a textiles company, the company cannot clearly identify how its sales behave in long term. Therefore we can use this method to remove seasonal effects of the time series data set and then try to identify what kind of a trend, these sales have in long term (do the sales increase or decrease annually?)
There are two types of decomposition models. They are additive models and multiplicative models.

  • Additive model is expressed as: $\mathrm{Y}=\mathrm{T}+\mathrm{S}+\mathrm{C}+\mathrm{I}$.
  • Multiplicative model is expressed as $\mathrm{Y}=\mathrm{T}^* \mathrm{~S} * \mathrm{C} * \mathrm{I}$. ( $\mathrm{Y}=$ Time Series Data , T=Trend, $\mathrm{S}=$ seasonal , $\mathrm{C}=$ Cynical , $\mathrm{I}=$ Irregular)
    Some decomposition models are expressed without cynical patterns. They can be written as below
  • Additive: $\mathrm{Y}=$ Trend + Seasonal + Irregular
  • Multiplicative: $\mathrm{Y}=$ Trend $^*$ Seasonal * Irregular
    When seasonal variation is relatively constant over time additive model is useful. When seasonal variation is increasing over time multiplicative model is useful. Multiplicative models are useful in economic and business data modeling. The aim of analyzing a time series is to understand and identify the patterns in a time series variable, therefore a variable with more observation outputs better results.
    As an example in each year Textiles Pvt Ltd sell cloths worth of $\$ 30000$ in December, where in other months they earn between $\$ 15000$ to $\$ 20000$. Then it is a constant seasonal variation. We can use additive model for this data series.
    But if the Textiles Pvt Ltd earns $\$ 30000$ in December 2018, $\$ 40000$ in December $2019, \$ 45000$ in December 2020, and earns between $\$ 15000$ to $\$ 20000$ every other month, then there is a visible increment of seasonal variation. We can use a multiplicative model for this data series.
    When multiplicative model $\mathrm{Y}=\mathrm{T}^* \mathrm{~S} * \mathrm{C}^* \mathrm{I}$ is transformed into log, then it becomes $\log \mathrm{Y}=\log \mathrm{T}+\log \mathrm{S}+\log \mathrm{C}+\log \mathrm{I}$.

Graphic method, semi-average method, curve fitting by principles and moving average method are used to measure trend.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Single Exponential Smoothing

Single exponential smoothing is suitable for the models which don’t show a clear trend or a seasonal pattern. Exponential smoothing is used for forecasting economics and financial data. If there is a time series without a clear pattern then we can use exponential smoothing. But if there is a clear pattern then we should use moving averages.

We can use this method to forecast univariate time series. It can be used as an alternative to ARIMA models. While calculating this model past observations get weighted and they are weighted with a geometrically decreasing ratio. Exponential smooth forecasting is a weighted average forecast of past observations.

In single exponential smoothing, smoothing coefficient is called alpha $\alpha$. Alpha is always between 0 to 1 . Smaller alpha values indicate that there is more impact from past observations. Values close to 1 indicates that only most recent past observations has an influence on the predictions. Alpha is the smoothing constant. Alpha is normally selected between $0.1$ and $0.3$ in practical calculations.

Note: univariate data series is a data series with a single variable. The observations of these data series are recorded according to the time. Example: Annual inflation rate of USA.

Double exponential smoothing is more applicable for univariate data series with trend.
Double exponential smoothing has alpha $\alpha$ and also an additional smoothing factor called $\beta$. Double exponential smoothing with additive trend is referred as Holt’s linear trend model. Double exponential smoothing with an exponential trend is used for the data series with multiplicative trend. These smoothing techniques are used to remove the trend and make the line straight. This method of making the line straight is called damping in time series. This idea was introduced by Gardner \& McKenzie in 1985.

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时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Decomposition Techniques

时间序列中的分解模型用于识别和描述趋势和季节性因素。
分解意味着分解成更简单的部分。当使用分解模型时,我们可以分别识别这些模式/因素。
时间序列模型的一些季节性模式可以描述为节日效应、假期效应。举个例子,认为节日对一家纺织公司的销售有影响,该公司无法清楚地确定其销售的长期表现。因此,我们可以使用这种方法去除时间序列数据集的季节性影响,然后尝试确定这些销售额在长期内具有什么样的趋势(销售额每年增加还是减少?)
有两种类型的分解模型。它们是加法模型和乘法模型。

  • 加法模型表示为:是=吨+小号+C+我.
  • 乘法模型表示为是=吨∗ 小号∗C∗我. ( 是=时间序列数据,T=趋势,小号=季节性的,C=愤世嫉俗的,我=不规则的)
    一些分解模型没有愤世嫉俗的模式。它们可以写成如下
  • 添加剂:是=潮流+季节性+不规则
  • 乘法:是=趋势∗季节性 * 不规则
    当季节性变化随时间变化相对恒定时,加法模型很有用。当季节性变化随时间增加时,乘法模型很有用。乘法模型在经济和商业数据建模中很有用。分析时间序列的目的是理解和识别时间序列变量中的模式,因此具有更多观察值的变量输出更好的结果。
    例如,每年 Textiles Pvt Ltd 销售的布料价值$30000在 12 月,在其他月份,他们的收入介于$15000至$20000. 然后它是一个恒定的季节性变化。我们可以为这个数据系列使用加法模型。
    但如果 Textiles Pvt Ltd 赚$300002018年12月,$40000在十二月2019,$450002020 年 12 月,收入介于$15000至$20000每隔一个月,就会出现明显的季节性变化增量。我们可以为这个数据系列使用乘法模型。
    当乘法模型是=吨∗ 小号∗C∗我转化为log,则变为日志⁡是=日志⁡吨+日志⁡小号+日志⁡C+日志⁡我.

采用图形法、半平均法、原理曲线拟合法和移动平均法来衡量趋势。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Single Exponential Smoothing

单指数平滑适用于没有明显趋势或季节性模式的模型。指数平滑用于预测经济和金融数据。如果时间序列没有明确的模式,那么我们可以使用指数平滑。但如果有一个清晰的模式,那么我们应该使用移动平均线。

我们可以使用这种方法来预测单变量时间序列。它可以用作 ARIMA 模型的替代方案。在计算该模型时,过去的观察值会被加权,并且它们以几何递减的比率加权。指数平滑预测是过去观测值的加权平均预测。

在单指数平滑中,平滑系数称为 alpha一个. Alpha 始终介于 0 到 1 之间。较小的 alpha 值表示过去观察的影响更大。接近 1 的值表示只有最近的过去观察对预测有影响。Alpha 是平滑常数。Alpha 通常选择在0.1和0.3在实际计算中。

注:单变量数据系列是具有单个变量的数据系列。这些数据系列的观察结果是按时间记录的。示例:美国的年通货膨胀率。

双指数平滑更适用于具有趋势的单变量数据序列。
双指数平滑具有 alpha一个还有一个额外的平滑因子称为b. 具有加性趋势的双指数平滑称为 Holt 线性趋势模型。具有指数趋势的双指数平滑用于具有乘法趋势的数据序列。这些平滑技术用于消除趋势并使线条笔直。这种使直线变直的方法在时间序列中称为阻尼。这个想法是由 Gardner \& McKenzie 于 1985 年提出的。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Moving Average

Moving average method removes short term patterns from a time series. It is a time series smoothing method. Moving average method is better for removing short term patterns.

Moving average is calculated by taking the average for set of observations inside a time series. For a time series with odd numbers of observations Moving average can be calculated by taking the average of 3,5,7 nearby observations. When the numbers of observations are even, then use moving average for time intervals of 2 or 4 . When less observations are taken to count the average, then the line become smoother. That means when a moving average is calculate for time periods of 3 , that line is smoother than a line which is calculated for time periods of 5 . These time intervals are called length of moving average. The length can be 2,3,4,5 or more. But the fitted line is smoother when the length is smaller.

Moving Average method is better than free hand method and semi average method. But when there are outliers or unusual values, this method is not efficient. If there are outliers then it will results unusual curves in the estimated line. Another disadvantage of this method is lacking observations at the first and last places in the newly created array. Now let’s do a sample on simple moving average.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|What is a stationary time series

Stationary Time Series
Stationary time series models are time series that the mean and the variance of the variable don’t depend on the time. Therefore the mean and variance of a stationary time series are constant. They do not have any periodic fluctuations. A stationary time series is simply a stochastic process with constant mean and variance. There are strong stationary series and weak stationary series.
When the distribution of the time series is same as the lagged time series, then it has a strong form of stationary. When the mean and correlation function of a time series does not change by shift in time it is a weak stationary time series. Auto covariance function is not a function of time.
Stationary series is spread around the mean line in a given range. Below is a graph of a stationary time series. Stationary series spread around the mean line in a given range or given upper and lower limits. It has neither trend nor seasonality.

Non Stationary Time Series
Trend, seasonal, cyclic and random patterned series fall under non stationary series. In order to do predictions on a non stationary series, it should be transformed into a stationary series.

Stochastic Process
Stochastic process is a collection of random variables. Time series with the time variable is a basic type of a stochastic process. It is a model for the analysis. This can also be called as random process Mean of a stochastic process $\mu_t=\mathrm{E}\left(y_t\right)$ Where $\mathrm{t}=0, \pm 1, \pm 2 \ldots, \pm \mathrm{n}$
Autocovariance of stochastic process $y_{t, s}=\operatorname{Cov}\left(y_t, y_s\right)$
$\operatorname{Cov}\left(y_t, y_s\right)=\mathrm{E}\left(y_t-\mu_t\right)\left(y_s-\mu_s\right)$
Where $t, s=0, \pm 1, \pm 2 \ldots, \pm n$

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时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Moving Average

移动平均法从时间序列中移除短期模式。它是一种时间序列平滑方法。移动平均法更适合去除短期形态。

移动平均值是通过对时间序列内的一组观察值取平均值来计算的。对于具有奇数个观测值的时间序列,可以通过取 3、5、7 个附近观测值的平均值来计算移动平均值。当观察次数为偶数时,则对 2 或 4 的时间间隔使用移动平均值。当采用较少的观察来计算平均值时,线条会变得更平滑。这意味着当为 3 的时间段计算移动平均值时,该线比为 5 的时间段计算的线更平滑。这些时间间隔称为移动平均长度。长度可以是2、3、4、5或更多。但当长度较小时,拟合线会更平滑。

移动平均法优于徒手法和半平均法。但当存在异常值或异常值时,这种方法效率不高。如果存在异常值,则会在估计线中产生不寻常的曲线。这种方法的另一个缺点是在新创建的数组的第一个和最后一个位置缺少观察值。现在让我们做一个关于简单移动平均线的示例。

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平稳时间序列
平稳时间序列模型是变量的均值和方差不依赖于时间的时间序列。因此,平稳时间序列的均值和方差是常数。它们没有任何周期性波动。平稳时间序列只是一个具有恒定均值和方差的随机过程。有强平稳序列和弱平稳序列。
当时间序列的分布与滞后时间序列相同时,则具有很强的平稳性。当时间序列的均值和相关函数不随时间变化而变化时,它是一个弱平稳时间序列。自协方差函数不是时间的函数。
平稳序列分布在给定范围内的平均线周围。下面是固定时间序列的图表。平稳序列分布在给定范围或给定上限和下限内的平均线周围。它既没有趋势也没有季节性。

非平稳时间序列
趋势、季节性、周期性和随机模式序列属于非平稳序列。为了对非平稳序列进行预测,应该将其转换为平稳序列。

随机过程
随机过程是随机变量的集合。具有时间变量的时间序列是随机过程的基本类型。它是分析的模型。这也可以称为随机过程 随机过程的均值米吨=和(是吨)在哪里吨=0,±1,±2…,±n
随机过程的自协方差是吨,秒=那些⁡(是吨,是秒)
那些⁡(是吨,是秒)=和(是吨−米吨)(是秒−米秒)
在哪里吨,秒=0,±1,±2…,±n

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|What is a Time Series

Time series is a collection of observations taken at equal time interval. A time series is a collection of observations or data obtained for a specific variable during a specific, defined and sequence time intervals. In a time series model, observations of a variable are recorded against equal time intervals.

In statistics two types of models are used to analyze data series. They are causal models and time series models. (Regression analysis falls under the category of causal models. In regression analysis, variables are identified as independent and dependent variables.)

If the observations of time periods of $t_1, t_2 \ldots t_n$ are identified as $Y_1, Y_2$ $\ldots Y_n$, then $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ is called a time series. $t_1, t_2 \ldots t_n$ are equal time periods. $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ are observations. $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ is also called an array of time series. Array of time series can be represented by $Y_t\left(Y_t\right.$, where $t=1,2 \ldots n)$.
The function of the relationship between time $(\mathrm{t})$ and the observations of the variable $(\mathrm{Y})$ is $\mathrm{Y}=\mathrm{f}(\mathrm{t})$.
When the time series is lengthy, then the time series analysis is more accurate. But there is short term, medium and long term forecasting methods in time series data analysis. Applying the suitable time series method for the data set increases the accuracy of the analysis.
Uses of Time Series Models
Time series models are useful in studying the past behavior of the variables. It can be used to predict /estimate/forecast the behavior of variables related to business or economy. The time series models can be used to formulate policy decision and future planning. They also can be used to identify interdependencies of two or more time series. Time series data analysis is important to identify underlying forces and structures in a time series variable and to identify a suitable model for forecasting purpose. Future value of a time series can be predicted using present and past observations. The adjacent observations of a time series are dependent. As an example, think about inflation rate of a country, last year’s inflation rate has an influence on this year’s inflation rate and this year’s on next year.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Time Series Components

It is assumed that fluctuations of a time series are due to coinciding four types of variations. They are

  1. Long Term Trend
  2. Seasonal variation
  3. Cyclical variation
  4. Irregular variations
    Above four are called components of a time series. Components of time series are used to describe the variation of a time series. Some argues irregular variations are not a component.
    Trend shows a long term increment or decrement of data series.
    Seasonal variation show similar repetitive patterns during similar (equivalent) and sequential time periods. In seasonal patterns data series is influenced by seasonally fluctuated data. Seasonal temperature of a country during few years shows seasonal patterns. Cyclic patterns are the alternative upward and downward movements in a time series plot. This can also be identified as recurring sequences of points above and below the trend line lasting at least over one year.

Irregular pattern is a time series with random effect. These types of patterns can happen due to unexpected shocks/influenced/reasons. They can also be identified as residuals or deviations from actual time series. Outliers also fall into this category.

As an example, Sri Lanka had a long term increasing number of foreign tourists, but in 2019 ISIS attacked few tourists’ destinations in Sri Lanka, which caused sudden fall of foreign tourists who are visiting Sri Lanka. This can be identified as an external shock which make the data series irregular.

There are two approaches to describe the relationship among the above components. They are additive models and multiplicative models. These models will be discussed under decomposition methods in this book.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|What is a Time Series

时间序列是在相同时间间隔内进行的观察的集合。时间序列是在特定的、定义的和序列的时间间隔内针对特定变量获得的观察值或数据的集合。在时间序列模型中,变量的观察值是根据相等的时间间隔记录的。

在统计学中,两种类型的模型用于分析数据序列。它们是因果模型和时间序列模型。(回归分析属于因果模型的范畴。在回归分析中,变量被识别为自变量和因变量。)

如果观察时间段吨1,吨2…吨n被确定为是1,是2 …是n, 然后是1,是2…是n称为时间序列。吨1,吨2…吨n是相等的时间段。是1,是2…是n是观察。是1,是2…是n也称为时间序列数组。时间序列数组可以表示为是吨(是吨, 在哪里吨=1,2…n).
时间关系函数(吨)和变量的观察(是)是是=F(吨).
当时间序列很长时,时间序列分析更准确。但是时间序列数据分析有短期、中期和长期的预测方法。对数据集应用合适的时间序列方法可以提高分析的准确性。
时间序列模型的使用
时间序列模型可用于研究变量的过去行为。它可用于预测/估计/预测与商业或经济相关的变量的行为。时间序列模型可用于制定政策决策和未来规划。它们还可用于识别两个或多个时间序列的相互依赖性。时间序列数据分析对于识别时间序列变量中的潜在力量和结构以及识别用于预测目的的合适模型非常重要。可以使用现在和过去的观察来预测时间序列的未来值。时间序列的相邻观察值是相关的。举个例子,想想一个国家的通货膨胀率,去年的通货膨胀率会影响今年的通货膨胀率,今年的通货膨胀率会影响明年的通货膨胀率。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Time Series Components

假设时间序列的波动是由于四种类型的变化同时发生。他们是

  1. 长期趋势
  2. 季节性变化
  3. 周期性变化
  4. 不规则变化
    以上四种称为时间序列的组成部分。时间序列的成分用于描述时间序列的变化。一些人认为不规则的变化不是一个组成部分。
    趋势显示数据系列的长期增量或减量。
    在相似(等效)和连续的时间段内,季节性变化显示出相似的重复模式。在季节性模式中,数据系列受季节性波动数据的影响。一个国家在几年内的季节性温度显示出季节性模式。循环模式是时间序列图中交替的向上和向下运动。这也可以被识别为至少持续一年以上的趋势线上方和下方点的重复序列。

不规则模式是具有随机效应的时间序列。这些类型的模式可能由于意外的冲击/影响/原因而发生。它们也可以被识别为与实际时间序列的残差或偏差。离群值也属于这一类。

例如,斯里兰卡的外国游客数量长期呈上升趋势,但2019年ISIS袭击斯里兰卡的游客目的地寥寥无几,导致来斯里兰卡的外国游客骤降。这可以被识别为使数据序列不规则的外部冲击。

有两种方法来描述上述组件之间的关系。它们是加法模型和乘法模型。这些模型将在本书的分解方法下进行讨论。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STAT4102

如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

多变量统计分析被认为是评估地球化学异常与任何单独变量和变量之间相互影响的意义的有用工具。

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STAT4102

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Parallel Coordinate Plots

Parallel Coordinates Plots (PCP) is a method for representing high-dimensional data, see Inselberg (1985). Instead of plotting observations in an orthogonal coordinate system, PCP draws coordinates in parallel axes and connects them with straight lines. This method helps in representing data with more than four dimensions.

One first scales all variables to $\max =1$ and $\min =0$. The coordinate index $j$ is drawn onto the horizontal axis, and the scaled value of variable $x_{i j}$ is mapped onto the vertical axis. This way of representation is very useful for high-dimensional data. It is, however, also sensitive to the order of the variables, since certain trends in the data can be shown more clearly in one ordering than in another.

PCP can also be used for detecting linear dependencies between variables: if all lines are of almost parallel dimensions $(p=2)$, there is a positive linear dependence between them. In Fig. 1.21, we display the two variables, weight and displacement, for the car data set in Appendix B.3. The correlation coefficient $\rho$ introduced in Sect. $3.2$ is $0.9$. If all lines intersect visibly in the middle, there is evidence of a negative linear dependence between these two variables, see Fig. 1.22. In fact the correlation is $\rho=-0.82$ between two variables mileage and weight: The more the weight the less the mileage.

Another use of PCP is subgroups detection. Lines converging to different discrete points indicate subgroups. Figure $1.23$ shows the last three variables-displacement, gear ratio for high gear, and company’s headquarters of the car data; we see convergence to the last variable. This last variable is the company’s headquarters with three discrete values: U.S., Japan and Europe. PCP can also be used for outlier detection. Figure $1.24$ shows the variables headroom, rear seat clearance, and trunk (boot) space in the car data set. There are two outliers visible. The boxplot Fig. $1.25$ confirms this. PCPs have also possible shortcomings: We cannot distinguish observations when two lines cross at one point unless we distinguish them clearly (e.g., by different line style). In Fig. 1.26, observations A and B both have the same value at $j=2$. Two lines cross at one point here. At the third and fourth dimension, we cannot tell which line belongs to which observation. A dotted line for $\mathrm{A}$ and solid line for $\mathrm{B}$ could have helped there.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Hexagon Plots

This section closely follows the presentation of Lewin-Koh (2006). In geometry, a hexagon is a polygon with six edges and six vertices. Hexagon binning is a type of bivariate histogram with hexagon borders. It is useful for visualizing the structure of data sets entailing a large number of observations $n$. The concept of hexagon binning is as follows:

  1. The $x y$ plane over the set (range $(x)$, range $(y))$ is tessellated by a regular grid of hexagons.
  2. The number of points falling in each hexagon is counted.
  3. The hexagons with count $>0$ are plotted by using a color ramp or varying the radius of the hexagon in proportion to the counts.

This algorithm is extremely fast and effective for displaying the structure of data sets even for $n \geq 10^6$. If the size of the grid and the cuts in the color ramp are chosen in a clever fashion, then the structure inherent in the data should emerge in the binned plot. The same caveats apply to hexagon binning as histograms. Variance and bias vary in opposite directions with bin-width, so we have to settle for finding the value of the bin-width that yields the optimal compromise between variance and bias reduction. Clearly, if we increase the size of the grid, the hexagon plot appears to be smoother, but without some reasonable criterion on hand it remains difficult to say which bin-width provides the “optimal” degree of smoothness. The default number of bins suggested by standard software is 30 .

Applications to some data sets are shown as follows. The data is taken from ALLBUS (2006)[ZA No.3762]. The number of respondents is 2946 . The following nine variables have been selected to analyze the relation between each pair of variables:

First, we consider two variables $X_1=$ Age and $X_2=$ Net income in Fig. 1.29. The top left picture is a scatter plot. The second one is a hexagon plot with borders making it easier to see the separation between hexagons. Looking at these plots one can see that almost all individuals have a net monthly income of less than 2000 EUR. Only two individuals earn more than 10000 EUR per month.

Figure $1.30$ shows the relation between $X_1$ and $X_5$. About forty percent of respondents from 20 to 80 years old do not use a computer at least once per week. The respondent who deals with a computer $105 \mathrm{~h}$ each week was actually not in full-time employment.

Clearly, people who earn modest incomes live in smaller flats. The trend here is relatively clear in Fig. 1.31. The larger the net income, the larger the flat. A few people do however earn high incomes but live in small flats.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STAT4102

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Parallel Coordinate Plots

平行坐标图 (PCP) 是一种表示高维数据的方法,请参见 Inselberg (1985)。PCP 不是在正交坐标系中绘制观测值,而是在平行轴上绘制坐标并用直线连接它们。此方法有助于表示具有四个以上维度的数据。

首先将所有变量缩放到最大限度=1和分钟=0. 坐标索引j绘制在水平轴上,变量的缩放值X一世j被映射到垂直轴上。这种表示方式对于高维数据非常有用。然而,它对变量的顺序也很敏感,因为数据中的某些趋势可以在一种顺序中比在另一种顺序中更清楚地显示。

PCP 还可用于检测变量之间的线性相关性:如果所有线的尺寸几乎平行(p=2),它们之间存在正线性相关性。在图 1.21 中,我们显示了附录 B.3 中汽车数据集的两个变量,重量和排量。相关系数r节中介绍。3.2是0.9. 如果所有线在中间明显相交,则表明这两个变量之间存在负线性相关性,见图 1.22。事实上相关性是r=−0.82里程和重量两个变量之间:重量越大,里程越少。

PCP 的另一个用途是子组检测。会聚到不同离散点的线表示子组。数字1.23显示汽车数据的最后三个变量——排量、高档传动比和公司总部;我们看到收敛到最后一个变量。最后一个变量是公司总部,具有三个离散值:美国、日本和欧洲。PCP 也可用于离群值检测。数字1.24显示了汽车数据集中的变量净空高度、后座间隙和后备箱(后备箱)空间。有两个异常值可见。箱线图。1.25证实了这一点。PCP 也可能有缺点:当两条线在一点交叉时,我们无法区分观察结果,除非我们清楚地区分它们(例如,通过不同的线型)。在图 1.26 中,观测值 A 和 B 在j=2. 两条线在这里交叉一点。在第三维和第四维,我们无法分辨哪条线属于哪个观测值。虚线为一个和实线乙可以帮助那里。

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Hexagon Plots

本节紧跟 Lewin-Koh (2006) 的介绍。在几何学中,六边形是具有六个边和六个顶点的多边形。六边形分箱是一种具有六边形边界的双变量直方图。它对于可视化需要大量观察的数据集的结构很有用n. hexagon binning的概念如下:

  1. 这X是集合上的平面(范围(X), 范围(是))由规则的六边形网格镶嵌而成。
  2. 计算落在每个六边形中的点数。
  3. 有计数的六边形>0通过使用色带或根据计数按比例改变六边形的半径来绘制。

该算法对于显示数据集的结构非常快速和有效,即使对于n≥106. 如果以巧妙的方式选择网格的大小和色带中的切割,则数据中固有的结构应该出现在分箱图中。与直方图一样,同样的警告适用于六边形合并。方差和偏差随 bin 宽度沿相反方向变化,因此我们必须满足于找到在方差和偏差减少之间产生最佳折衷的 bin 宽度值。显然,如果我们增加网格的大小,六边形图看起来会更平滑,但手头没有一些合理的标准,仍然很难说哪个 bin 宽度提供了“最佳”平滑度。标准软件建议的默认 bin 数为 30 。

对部分数据集的应用如下所示。数据取自 ALLBUS (2006)[ZA No.3762]。受访者人数为 2946 人。选择了以下九个变量来分析每对变量之间的关系:

首先,我们考虑两个变量X1=年龄和X2=图 1.29 中的净收入。左上图是散点图。第二个是带边框的六边形图,可以更容易地看到六边形之间的分隔。从这些图中可以看出,几乎所有人的月净收入都低于 2000 欧元。只有两个人的月收入超过 10000 欧元。

数字1.30显示之间的关系X1和X5. 大约 40% 的 20 到 80 岁的受访者每周至少使用一次计算机。与电脑打交道的受访者105 H每个星期实际上都不是全职工作。

显然,收入微薄的人住在较小的公寓里。这里的趋势在图 1.31 中比较明显。净收入越大,单位越大。然而,少数人确实赚取了高收入,但住在小公寓里。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


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多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Scatterplots

Scatterplots are bivariate or trivariate plots of variables against each other. They help us understand relationships among the variables of a data set. A downward-sloping scatter indicates that as we increase the variable on the horizontal axis, the variable on the vertical axis decreases. An analogous statement can be made for upward-sloping scatters.

Figure $1.12$ plots the fifth column (upper inner frame) of the bank data against the sixth column (diagonal). The scatter is downward-sloping. As we already know from the previous section on marginal comparison (e.g., Fig. 1.9) a good separation between genuine and counterfeit banknotes is visible for the diagonal variable. The sub-cloud in the upper half (circles) of Fig. $1.12$ corresponds to the true banknotes. As noted before, this separation is not distinct, since the two groups overlap somewhat.
This can be verified in an interactive computing environment by showing the index and coordinates of certain points in this scatterplot. In Fig. 1.12, the 70th observation in the merged data set is given as a thick circle, and it is from a genuine bank note. This observation lies well embedded in the cloud of counterfeit banknotes. One straightforward approach that could be used to tell the counterfeit from the genuine banknotes is to draw a straight line and define notes above this value as genuine. We would, of course, misclassify the 70th observation, but can we do better?

If we extend the two-dimensional scatterplot by adding a third variable, e.g., $X_4$ (lower distance to inner frame), we obtain the scatterplot in three dimensions as shown in Fig. 1.13. It becomes apparent from the location of the point clouds that a better separation is obtained. We have rotated the three-dimensional data until this satisfactory 3D view was obtained. Later, we will see that the rotation is the same as bunding a high-dimensional observation into one or more linear combinations of the elements of the observation vector. In other words, the “separation line” parallel to the horizontal coordinate axis in Fig. $1.12$ is, in Fig. 1.13, a plane and no longer parallel to one of the axes. The formula for such a separation plane is a linear combination of the elements of the observation vector:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\cdots+a_6 x_6=\text { const. }
$$
The algorithm that automatically finds the weights $\left(a_1, \ldots, a_6\right)$ will be investigated later on in Chap. 14.

Let us study yet another technique: the scatterplot matrix. If we want to draw all possible two-dimensional scatterplots for the variables, we can create a so-called draftsman’s plot (named after a draftsman who prepares drafts for parliamentary discussions). Similar to a draftsman’s plot the scatterplot matrix helps in creating new ideas and in building knowledge about dependencies and structure.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Chernoff-Flury Faces

If we are given a data in a numerical form, we tend to also display it numerically. This was done in the preceding sections: an observation $x_1=(1,2)$ was plotted as the point $(1,2)$ in a two-dimensional coordinate system. In multivariate analysis, we want to understand data in low dimensions (e.g., on a $2 \mathrm{D}$ computer screen) although the structures are hidden in high dimensions. The numerical display of data structures using coordinates, therefore, ends at dimensions greater than three.

If we are interested in condensing a structure into 2 D elements, we have to consider alternative graphical techniques. The Chernoff-Flury faces, for example, provide such a condensation of high-dimensional information into a simple “face”. In fact, faces are a simple way of graphically displaying high-dimensional data. The size of the face elements like pupils, eyes, upper and lower hair line, etc., are assigned to certain variables. The idea of using faces goes back to Chernoff (1973) and has been further developed by Bernhard Flury. We follow the design described in Flury and Riedwyl (1988) which uses the following characteristics:

First, every variable that is to be coded into a characteristic face element is transformed into a $(0,1)$ scale, i.e., the minimum of the variable corresponds to 0 and the maximum to 1 . The extreme positions of the face elements, therefore, correspond to a certain “grin” or “happy” face element. Dark hair might be coded as 1, and blond hair as 0 and so on.

As an example, consider the observations 91 to 110 of the bank data. Recall that the bank data set consists of 200 observations of dimension 6 where, for example, $X_6$ is the diagonal of the note. If we assign the six variables to the following face elements:
$$
\begin{aligned}
& X_1=1,19 \text { (eye sizes) } \
& X_2=2,20 \text { (pupil sizes) } \
& X_3=4,22 \text { (eye slants) } \
& X_4=11,29 \text { (upper hair lines) } \
& X_5=12,30 \text { (lower hair lines) } \
& X_6=13,14,31,32 \text { (face lines and darkness of hair), }
\end{aligned}
$$
we obtain Fig. 1.15.
Also recall that observations 1-100 correspond to the genuine notes, and that observations 101-200 correspond to the counterfeit notes. The counterfeit banknotes then correspond to the upper half of Fig. 1.15. In fact, the faces for these observations look more grim and less happy. The variable $X_6$ (diagonal) already worked well in the boxplot on Fig. 1.4 in distinguishing between the counterfeit and genuine notes. Here, this variable is assigned to the face line and the darkness of the hair. That is why we clearly see a good separation within these 20 observations.

What happens if we include all 100 genuine and all 100 counterfeit banknotes in the Chernoff-Flury face technique? Figure $1.16$ shows the faces of the genuine banknotes with the same assignments as used before and Fig. 1.17 shows the faces of the counterfeit banknotes. Comparing Figs. $1.16$ and $1.17$ one clearly sees that the diagonal (face line) is longer for genuine banknotes. Equivalently coded is the hair darkness (diagonal) which is lighter (shorter) for the counterfeit banknotes. One sees that the faces of the genuine banknotes have a much darker appearance and have broader face lines. The faces in Fig. $1.16$ are obviously different from the ones in Fig. 1.17.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|MAST90085

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Scatterplots

散点图是变量相互之间的双变量或三变量图。它们帮助我们理解数据集变量之间的关系。向下倾斜的散点表示随着我们增加水平轴上的变量,垂直轴上的变量减少。对于向上倾斜的散点可以做出类似的陈述。

数字1.12根据第六列(对角线)绘制银行数据的第五列(上部内框)。散点是向下倾斜的。正如我们从前面关于边际比较的部分(例如图 1.9)中已经知道的那样,对角线变量可以很好地区分真钞和假钞。图上半部分(圆圈)的子云。1.12对应真钞。如前所述,这种分离并不明显,因为这两个组有些重叠。
这可以在交互式计算环境中通过显示此散点图中某些点的索引和坐标来验证。在图 1.12 中,合并数据集中的第 70 个观察值以粗圆圈给出,它来自真钞。这一观察结果很好地嵌入了假钞云中。一种可用于区分伪钞和真钞的直接方法是画一条直线并将高于此值的钞票定义为真钞。当然,我们会对第 70 个观察结果进行错误分类,但我们能做得更好吗?

如果我们通过添加第三个变量来扩展二维散点图,例如,X4(到内框的距离更近),我们得到了三个维度的散点图,如图 1.13 所示。从点云的位置可以明显看出获得了更好的分离。我们旋转了三维数据,直到获得令人满意的 3D 视图。稍后,我们将看到旋转与将高维观测值捆绑为观测向量元素的一个或多个线性组合相同。换句话说,平行于图1中横坐标轴的“分离线”。1.12在图 1.13 中是一个平面,不再平行于其中一个轴。这种分离平面的公式是观察向量元素的线性组合:

一个1X1+一个2X2+⋯+一个6X6= 常量。 
自动找到权重的算法(一个1,…,一个6)将在稍后的章节中进行调查。14.

让我们研究另一种技术:散点图矩阵。如果我们想为变量绘制所有可能的二维散点图,我们可以创建一个所谓的绘图员图(以为议会讨论准备草案的绘图员命名)。类似于制图员的绘图,散点图矩阵有助于创造新想法以及建立有关依赖性和结构的知识。

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Chernoff-Flury Faces

如果给我们一个数字形式的数据,我们也倾向于以数字形式显示它。这是在前面的部分中完成的:观察X1=(1,2)被绘制为点(1,2)在二维坐标系中。在多变量分析中,我们希望了解低维数据(例如,在2丁电脑屏幕)虽然结构隐藏在高维度中。因此,使用坐标的数据结构的数字显示以大于三的维度结束。

如果我们有兴趣将结构压缩成二维元素,我们必须考虑替代图形技术。例如,Chernoff-Flury 面孔将高维信息浓缩到一张简单的“面孔”中。事实上,人脸是一种以图形方式显示高维数据的简单方式。瞳孔、眼睛、上下发际线等面部元素的大小被分配给某些变量。使用面孔的想法可以追溯到 Chernoff (1973),并由 Bernhard Flury 进一步发展。我们遵循 Flury 和 Riedwyl (1988) 中描述的设计,该设计使用以下特征:

首先,将要编码为特征人脸元素的每个变量转换为(0,1)scale,即变量的最小值对应于 0 ,最大值对应于 1 。因此,面部元素的极端位置对应于某个“咧嘴笑”或“快乐”的面部元素。深色头发可能编码为 1,金色头发编码为 0,依此类推。

例如,考虑银行数据的观察值 91 到 110。回想一下,银行数据集由 200 个维度 6 的观察值组成,例如,X6是音符的对角线。如果我们将六个变量分配给以下面元素:

X1=1,19 (眼睛大小)  X2=2,20 (瞳孔大小)  X3=4,22 (眼睛倾斜)  X4=11,29 (上发际线)  X5=12,30 (下发际线)  X6=13,14,31,32 (面部线条和头发的深色), 
我们得到图 1.15。
还记得观察值 1-100 对应于真钞,观察值 101-200 对应于假币。伪钞对应于图 1.15 的上半部分。事实上,这些观察结果的面孔看起来更冷酷,更不快乐。变量X6(对角线)在图 1.4 的箱线图中已经很好地区分了假钞和真钞。在这里,这个变量被分配给面部线条和头发的黑度。这就是为什么我们在这 20 个观察结果中清楚地看到了很好的分离。

如果我们将所有 100 张真钞和所有 100 张假钞都包含在 Chernoff-Flury 面部技术中,会发生什么情况?数字1.16图 1.17 显示了具有与之前使用的相同分配的真钞的面,图 1.17 显示了伪钞的面。比较无花果。1.16和1.17可以清楚地看到,真钞的对角线(面线)更长。等效编码是假钞的发色(对角线)较浅(较短)。可以看到,真钞的正面颜色更深,线条更宽。图中的人脸。1.16与图 1.17 中的明显不同。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|OLET5610

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多变量统计分析被认为是评估地球化学异常与任何单独变量和变量之间相互影响的意义的有用工具。

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我们提供的多元统计分析Multivariate Statistical Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Histograms

Histograms are density estimates. A density estimate gives a good impression of the distribution of the data. In contrast to boxplots, density estimates show possible multimodality of the data. The idea is to locally represent the data density by counting the number of observations in a sequence of consecutive intervals (bins) with origin $x_0$. Let $B_j\left(x_0, h\right)$ denote the bin of length $h$, which is the element of a bin grid starting at $x_0$ :
$$
B_j\left(x_0, h\right)=\left[x_0+(j-1) h, x_0+j h\right), \quad j \in \mathbb{Z},
$$
where $[.,$.$) denotes a left-closed and right-open interval. If \left{x_i\right}_{i=1}^n$ is an i.i.d. sample with density $f$, the histogram is defined as follows:
$$
\widehat{f}h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{j \in \mathbb{Z}} \sum_{i=1}^n \mathrm{I}\left{x_i \in B_j\left(x_0, h\right)\right} \mathrm{I}\left{x \in B_j\left(x_0, h\right)\right} .
$$
In sum (1.7) the first indicator function $\mathrm{I}\left{x_i \in B_j\left(x_0, h\right)\right}$ counts the number of observations falling into bin $B_j\left(x_0, h\right)$. The second indicator function is responsible for “localizing” the counts around $x$. The parameter $h$ is a smoothing or localizing parameter and controls the width of the histogram bins. An $h$ that is too large leads to very big blocks and thus to a very unstructured histogram. On the other hand, an $h$ that is too small gives a very variable estimate with many unimportant peaks.

The effect of $h$ is given in detail in Fig. 1.6. It contains the histogram (upper left) for the diagonal of the counterfeit banknotes for $x_0=137.8$ (the minimum of these observations) and $h=0.1$. Increasing $h$ to $h=0.2$ and using the same origin, $x_0=137.8$, results in the histogram shown in the lower left of the figure. This density histogram is somewhat smoother due to the larger $h$. The bin-width is next set to $h=0.3$ (upper right). From this histogram, one has the impression that the distribution of the diagonal is bimodal with peaks at about $138.5$ and 139.9. The detection of modes requires fine-tuning of the bin-width. Using methods from smoothing methodology Härdle et al. (2004), one can find an “optimal” bin-width $h$ for $n$ observations:
$$
h_{o p t}=\left(\frac{24 \sqrt{\pi}}{n}\right)^{1 / 3} .
$$

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Kernel Densities

The major difficulties of histogram estimation may be summarized in four critiques:

  • determination of the bin-width $h$, which controls the shape of the histogram,
  • choice of the bin origin $x_0$, which also influences to some extent the shape,
  • loss of information since observations are replaced by the central point of the interval in which they fall,
  • the underlying density function is often assumed to be smooth, but the histogram is not smooth.

Rosenblatt (1956), Whittle (1958), and Parzen (1962) developed an approach which avoids the last three difficulties. First, a smooth kernel function rather than a box is used as the basic building block. Second, the smooth function is centered directly over each observation. Let us study this refinement by supposing that $x$ is the center value of a bin. The histogram can in fact be rewritten as
$$
\widehat{f}h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{i=1}^n \mathrm{I}\left(\left|x-x_i\right| \leq \frac{h}{2}\right) .
$$

If we define $K(u)=\mathrm{I}\left(|u| \leq \frac{1}{2}\right)$, then (1.8) changes to
$$
\widehat{f}h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{i=1}^n K\left(\frac{x-x_i}{h}\right) .
$$
This is the general form of the kernel estimator. Allowing smoother kernel functions like the quartic kernel,
$$
K(u)=\frac{15}{16}\left(1-u^2\right)^2 \mathrm{I}(|u| \leq 1),
$$
and computing $x$ not only at bin centers gives us the kernel density estimator. Kernel estimators can also be derived via weighted averaging of rounded points (WARPing) or by averaging histograms with different origins, see Scott (1985). Table $1.5$ introduces some commonly used kernels.

Different kernels generate the different shapes of the estimated density. The most important parameter is the bandwidth $h$, and can be optimized, for example, by crossvalidation; see Härdle (1991) for details. The cross-validation method minimizes the integrated squared error. This measure of discrepancy is based on the squared differences $\left{\hat{f}h(x)-f(x)\right}^2$. Averaging these squared deviations over a grid of points $\left{x_l\right}{l=1}^L$ leads to
$$
L^{-1} \sum_{l=1}^L\left{\hat{f}_h\left(x_l\right)-f\left(x_l\right)\right}^2 .
$$

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|OLET5610

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Histograms

直方图是密度估计。密度估计给出了数据分布的良好印象。与箱线图相反,密度估计显示了数据可能的多 模态。这个想法是通过计算一系列具有原点的连续间隔(箱) 中的观察次数来局部表示数据密度 $x_0$. 让 $B_j\left(x_0, h\right)$ 表示长度的 bin $h$ ,它是 bin 网格的元素,起始于 $x_0$ :
$$
B_j\left(x_0, h\right)=\left[x_0+(j-1) h, x_0+j h\right), \quad j \in \mathbb{Z},
$$
在哪里 $[.,,{$ 表示左闭右开区间。如果\left } { x _ { – } i \backslash i \text { ight } } _ { – } { i = 1 } \wedge n \text { 是具有密度的独立同分布样本 } f \text { ,直方图定义如 } 下: $B_j\left(x_0, h\right)$. 第二个指标函数负责“本地化”周围的计数 $x$. 参数 $h$ 是平滑或局部化参数并控制直方图箱的宽 度。一个 $h$ 太大会导致非常大的块,从而导致非常非结构化的直方图。另一方面,一个 $h$ 太小会给出一个非 常可变的估计,其中包含许多不重要的峰值。
的效果 $h$ 在图 $1.6$ 中详细给出。它包含伪钞对角线的直方图 (左上角) $x_0=137.8$ (这些观察的最小值) 和 $h=0.1$. 增加 $h$ 至 $h=0.2$ 并使用相同的来源, $x_0=137.8$ ,结果如图左下方所示的直方图。该密度 直方图由于较大 $h$. bin-width 接下来设置为 $h=0.3$ (右上方)。从这个直方图中,人们的印象是对角线 的分布是双峰的,峰值大约在 138.5和 139.9。模式检测需要对 bin 宽度进行微调。使用平滑方法 Härdle 等人的方法。(2004),人们可以找到一个”最佳”bin 宽度 $h$ 为了 $n$ 意见:
$$
h_{\text {opt }}=\left(\frac{24 \sqrt{\pi}}{n}\right)^{1 / 3} .
$$

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Kernel Densities

直方图估计的主要困难可以总结为四个批评:

  • 箱宽的确定 $h$ ,它控制直方图的形状,
  • bin 原点的选择 $x_0$ ,这也在一定程度上影响了形状,
  • 信息丢失,因为观测值被它们所在区间的中心点所取代,
  • 通常假定底层密度函数是平滑的,但直方图并不平滑。
    Rosenblatt (1956)、Whittle (1958) 和 Parzen (1962) 开发了一种避免后三个困难的方法。首先,使用平 滑核函数而不是盒子作为基本构建块。其次,平滑函数直接以每个观察为中心。让我们通过假设来研究这 种改进 $x$ 是 bin 的中心值。直方图实际上可以重写为
    $$
    \widehat{f} h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum i=1^n \mathrm{I}\left(\left|x-x_i\right| \leq \frac{h}{2}\right) .
    $$
    如果我们定义 $K(u)=\mathrm{I}\left(|u| \leq \frac{1}{2}\right)$ ,那么 (1.8) 变为
    $$
    \widehat{f} h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum i=1^n K\left(\frac{x-x_i}{h}\right) .
    $$
    这是核估计器的一般形式。允许更平滑的内核函数,如四次内核,
    $$
    K(u)=\frac{15}{16}\left(1-u^2\right)^2 \mathrm{I}(|u| \leq 1),
    $$
    和计算 $x$ 不仅在 bin 中心为我们提供了核密度估计量。核估计量也可以通过舍入点的加权平均 (WARPing) 或通过对不同来源的直方图进行平均来得出,参见 Scott (1985)。桌子1.5介绍一些常用的内核。
    不同的核生成不同形状的估计密度。最重要的参数是带宽 $h$ ,并且可以优化,例如,通过交叉验证;有关 详细信息,请参见 Härdle (1991)。交叉验证方法最小化综合平方误差。这种差异度量基于平方差
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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|STAT101

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  • 时间序列分析Time-Series Analysis
  • 马尔科夫过程 Markov process
  • 随机最优控制stochastic optimal control
  • 粒子滤波 Particle Filter
  • 采样理论 sampling theory
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|STAT101

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Null Hypothesis

In hypothesis testing, the null hypothesis is one of two mutually exclusive theories about the population’s properties. Typically, the null hypothesis states there is no effect (i.e., the effect size equals zero). $\mathrm{H}_0$ often signifies the null.

In all hypothesis testing, the researchers are testing an effect of some sort. Effects can be the effectiveness of a new vaccination, the durability of a new product, the proportion of defects in a manufacturing process, and so on. There is some benefit or difference that the researchers hope to identify.

However, there might be no effect or no difference between the experimental groups. In statistics, we call this lack of an effect the null hypothesis. Therefore, if you can reject the null, you can favor the alternative hypothesis, which states that the effect exists (doesn’t equal zero) at the population level.

You can think of the null as the default theory that requires sufficiently strong evidence in your sample to be able to reject it.

For example, when you’re comparing the means of two groups, the null often states that the difference between the two means equals zero. In other words, the groups are not different.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Confidence intervals

In inferential statistics, a principal goal is to estimate population parameters. These parameters are the unknown values for the entire population, such as the population mean and standard deviation. These parameter values are not only unknown but almost always unknowable. Typically, it’s impossible to measure an entire population. The sampling error I mentioned earlier produces uncertainty, or a margin of error, around our estimates.

Suppose we define our population as all high school basketball players. Then, we draw a random sample from this population and calculate the mean height of $181 \mathrm{~cm}$. This sample estimate of $181 \mathrm{~cm}$ is the best estimate of the mean height of the population. Because the mean is from a sample, it’s virtually guaranteed that our estimate of the population parameter is not exactly correct.

Confidence intervals incorporate the uncertainty and sample error to create a range of values the actual population value is like to fall within. For example, a confidence interval of [176 186] indicates that we can be confident that the real population mean falls within this range.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|STAT101

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Null Hypothesis

在假设检验中,零假设是关于总体属性的两个相互排斥的理论之一。通常,零假设声明没有效果(即效果大小等于零)。H0通常表示空值。

在所有假设检验中,研究人员都在检验某种效应。影响可以是新疫苗的有效性、新产品的耐用性、制造过程中的缺陷比例等。研究人员希望确定一些好处或差异。

但是,实验组之间可能没有影响或没有差异。在统计学中,我们称这种缺乏效应为原假设。因此,如果您可以拒绝原假设,则可以支持备择假设,该假设表明效应在总体水平上存在(不等于零)。

您可以将零假设视为默认理论,它需要您的样本中有足够有力的证据才能拒绝它。

例如,当您比较两组的均值时,空值通常表示两个均值之间的差异为零。换句话说,这些群体并没有什么不同。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Confidence intervals

在推论统计中,主要目标是估计总体参数。这些参数是整个总体的未知值,例如总体均值和标准差。这些参数值不仅是未知的,而且几乎总是不可知的。通常,不可能测量整个人口。我之前提到的抽样误差会围绕我们的估计产生不确定性或误差范围。

假设我们将人口定义为所有高中篮球运动员。然后,我们从这个人群中抽取一个随机样本并计算181 C米. 这个样本估计181 C米是人口平均身高的最佳估计值。因为均值来自样本,所以几乎可以肯定我们对总体参数的估计并不完全正确。

置信区间包含不确定性和样本误差,以创建实际总体值可能落入的值范围。例如,[176 186] 的置信区间表示我们可以确信实际总体均值落在该范围内。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国英国加拿大澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA611

如果你也在 怎样代写假设检验hypothesis testing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验hypothesis testing是假设检验是统计学中的一种行为,分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验hypothesis testing作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在假设检验hypothesis testing代写方面经验极为丰富,各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验hypothesis testing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 时间序列分析Time-Series Analysis
  • 马尔科夫过程 Markov process
  • 随机最优控制stochastic optimal control
  • 粒子滤波 Particle Filter
  • 采样理论 sampling theory
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA611

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Random Sampling Error

When you have a representative sample, the sample mean and other characteristics are unlikely to equal the population values exactly. The sample is similar to the population, but it is never identical to the population.

The differences between sample statistics and population parameters are known as sampling error. If you want to use samples to make inferences about populations, you need statistical methods that incorporate estimates of the sampling error. As you’ll learn, sampling error blurs the line between real effects and random variations caused by sampling. Hypothesis testing helps you separate those two possibilities.

Because population parameters are unknown, we also never know sampling error exactly. However, using hypothesis testing, we can estimate the error and factor it into the test results.

Parametric statistics is a branch of statistics that assumes sample data come from populations that are adequately modeled by probability distributions with a set of parameters. Parametric analyses are the most common statistical methods and this book focuses on them. Consequently, you will see many references to probability distributions, probability distribution plots, parameter estimates, and assumptions about your data following a particular distribution (often the normal distribution) throughout this book.

Conversely, nonparametric tests don’t assume that your data follow a particular distribution. While this book doesn’t emphasize those methods, I cover some of them in the last chapter so you can see how they compare and have an idea about when to use them. Statisticians use nonparametric analyses much less frequently than their parametric counterparts.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis Testing

Hypothesis testing is a statistical analysis that uses sample data to assess two mutually exclusive theories about the properties of a population. Statisticians call these theories the null hypothesis and the alternative hypothesis. A hypothesis test assesses your sample statistic and factors in an estimate of the sampling error to determine which hypothesis the data support.

When you can reject the null hypothesis, the results are statistically significant, and your data support the theory that an effect exists at the population level.

Hypothesis tests use sample data answer questions like the following:

  • Is the population mean greater than or less than a particular value?
  • Are the means of two or more populations different from each other?

For example, if we study the effectiveness of a new medication by comparing the outcomes in a treatment and control group, hypothesis tests can tell us whether the drug’s effect that we observe in the sample is likely to exist in the population. After all, we don’t want to use the medication if it is effective only in our specific sample. Instead, we need evidence that it’ll be useful in the entire population of patients. Hypothesis tests allow us to draw these types of conclusions about whole populations.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA611

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Random Sampling Error

当您有代表性样本时,样本均值和其他特征不太可能完全等于总体值。样本与总体相似,但绝不会与总体完全相同。

样本统计数据与总体参数之间的差异称为抽样误差。如果你想使用样本来推断总体,你需要包含抽样误差估计的统计方法。正如您将了解到的,抽样误差模糊了实际效果与抽样引起的随机变化之间的界限。假设检验可帮助您区分这两种可能性。

由于总体参数未知,我们也永远无法准确知道抽样误差。但是,使用假设检验,我们可以估计误差并将其计入检验结果。

参数统计是统计学的一个分支,它假设样本数据来自于通过一组参数的概率分布充分建模的人群。参数分析是最常见的统计方法,本书重点介绍它们。因此,您将在本书中看到许多关于概率分布、概率分布图、参数估计和数据服从特定分布(通常是正态分布)的假设的参考资料。

相反,非参数检验不假定您的数据服从特定分布。虽然本书没有强调这些方法,但我在最后一章介绍了其中的一些方法,这样您就可以了解它们之间的比较,并了解何时使用它们。与参数同行相比,统计学家使用非参数分析的频率要低得多。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis Testing

假设检验是一种统计分析,它使用样本数据来评估关于人口属性的两个相互排斥的理论。统计学家称这些理论为原假设和备择假设。假设检验评估抽样误差估计中的样本统计量和因素,以确定数据支持哪种假设。

当您可以拒绝原假设时,结果具有统计显着性,并且您的数据支持在总体水平上存在效应的理论。

假设检验使用样本数据回答如下问题:

  • 总体均值是大于还是小于特定值?
  • 两个或多个总体的均值是否彼此不同?

例如,如果我们通过比较治疗组和对照组的结果来研究一种新药物的有效性,假设检验可以告诉我们我们在样本中观察到的药物效果是否可能存在于人群中。毕竟,如果药物只对我们的特定样本有效,我们就不想使用它。相反,我们需要证据证明它对所有患者都有用。假设检验使我们能够得出关于整个人口的这些类型的结论。

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时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

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多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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我们提供的假设检验hypothesis testing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 时间序列分析Time-Series Analysis
  • 马尔科夫过程 Markov process
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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA511

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Descriptive vs. Inferential Statistics

Descriptive statistics summarize data for a group that you choose. This process allows you to understand that specific set of observations.
Descriptive statistics describe a sample. That’s pretty straightforward. You simply take a group that you’re interested in, record data about the group members, and then use summary statistics and graphs to present the group properties. With descriptive statistics, there is no uncertainty because you are describing only the people or items that you actually measure. For instance, if you measure test scores in two classes, you know the precise means for both groups and can state with no uncertainty which one has a higher mean. You’re not trying to infer properties about a larger population.

However, if you want to draw inferences about a population, there are suddenly more issues you need to address. We’re now moving into inferential statistics. Drawing inferences about a population is particularly important in science where we want to apply the results to a larger population, not just the specific sample in the study. For example, if we’re testing a new medication, we don’t want to know that it works only for the small, select experimental group. We want to infer that it will be effective for a larger population. We want to generalize the sample results to people outside the sample.

Inferential statistics takes data from a sample and makes inferences about the larger population from which the sample was drawn. Consequently, we need to have confidence that our sample accurately reflects the population. This requirement affects our process. At a broad level, we must do the following:

  1. Define the population we are studying.
  2. Draw a representative sample from that population.
  3. Use analyses that incorporate the sampling error.
    We don’t get to pick a convenient group. Instead, random sampling allows us to have confidence that the sample represents the population. This process is a primary method for obtaining samples that mirrors the population on average. Random sampling produces statistics, such as the mean, that do not tend to be too high or too low. Using a random sample, we can generalize from the sample to the broader population.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Population Parameters vs. Sample Statistics

A parameter is a value that describes a characteristic of an entire population, such as the population mean. Because you can rarely measure an entire population, you usually don’t know the real value of a parameter. In fact, parameter values are almost always unknowable. While we don’t know the value, it definitely exists.

For example, the average height of adult women in the United States is a parameter that has an exact value-we just don’t know what it is!
The population mean and standard deviation are two common parameters. In statistics, Greek symbols usually represent population parameters, such as $\mu(\mathrm{mu})$ for the mean and $\sigma$ (sigma) for the standard deviation.

A statistic is a characteristic of a sample. If you collect a sample and calculate the mean and standard deviation, these are sample statistics. Inferential statistics allow you to use sample statistics to make conclusions about a population. However, to draw valid conclusions, you must use representative sampling techniques. These techniques help ensure that samples produce unbiased estimates. Biased estimates are systematically too high or too low. You want unbiased estimates because they are correct on average. Use random sampling and other representative sampling methodologies to obtain unbiased estimates.
In inferential statistics, we use sample statistics to estimate population parameters. For example, if we collect a random sample of adult women in the United States and measure their heights, we can calculate the sample mean and use it as an unbiased estimate of the population mean. We can also create confidence intervals to obtain a range that the actual population value likely falls within.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA511

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Descriptive vs. Inferential Statistics

描述性统计汇总了您选择的组的数据。这个过程可以让你理解那组特定的观察结果。
描述性统计描述了一个样本。这很简单。您只需选取一个您感兴趣的组,记录有关组成员的数据,然后使用汇总统计数据和图表来展示组属性。使用描述性统计,没有不确定性,因为您只描述您实际测量的人或项目。例如,如果您测量两个班级的考试成绩,您就会知道两组的精确均值,并且可以毫无疑问地说明哪一个具有更高的均值。您不是要推断更多人口的属性。

然而,如果你想对人口进行推断,突然间你需要解决更多的问题。我们现在进入推论统计。对人群进行推论在科学中尤为重要,因为我们希望将结果应用于更大的人群,而不仅仅是研究中的特定样本。例如,如果我们正在测试一种新药,我们不想知道它只对小的、选定的实验组有效。我们想推断它将对更大的人群有效。我们希望将样本结果推广到样本之外的人。

推论统计从样本中获取数据,并对从中抽取样本的更大人群进行推断。因此,我们需要确信我们的样本准确地反映了人口。此要求会影响我们的流程。从广义上讲,我们必须做到以下几点:

  1. 定义我们正在研究的人群。
  2. 从该人群中抽取代表性样本。
  3. 使用包含抽样误差的分析。
    我们不能选择一个方便的组。相反,随机抽样使我们有信心样本代表总体。此过程是获取反映总体平均情况的样本的主要方法。随机抽样产生的统计数据(例如均值)不会太高或太低。使用随机样本,我们可以从样本推广到更广泛的人群。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Population Parameters vs. Sample Statistics

参数是描述整个总体特征的值,例如总体均值。因为您很少能测量整个总体,所以您通常不知道参数的真实值。事实上,参数值几乎总是不可知的。虽然我们不知道它的价值,但它确实存在。

例如,美国成年女性的平均身高是一个有确切数值的参数——我们只是不知道它是什么!
总体均值和标准差是两个常用参数。在统计学中,希腊符号通常代表人口参数,例如米(米在)对于均值和p(sigma) 为标准偏差。

统计量是样本的特征。如果您收集样本并计算平均值和标准偏差,这些就是样本统计数据。推论统计允许您使用样本统计来得出关于总体的结论。但是,要得出有效的结论,您必须使用代表性抽样技术。这些技术有助于确保样本产生无偏估计。有偏差的估计系统性地过高或过低。您需要无偏估计,因为它们平均是正确的。使用随机抽样和其他代表性抽样方法来获得无偏估计。
在推论统计中,我们使用样本统计来估计总体参数。例如,如果我们在美国随机收集成年女性样本并测量她们的身高,我们可以计算样本均值并将其用作总体均值的无偏估计。我们还可以创建置信区间以获得实际人口值可能落入的范围。

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在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

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广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
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随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

抽样调查是一种非全面调查,根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查,并运用概率估计方法,根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富,各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Bayesian approach

Another inferential approach in survey sampling is Bayesian as we now discuss.

About $\mathrm{Y}=\left(y_1, \ldots, y_i, \ldots, y_N\right)$, let $\Omega=\left{\mathrm{Y} \mid\left(-\infty<a_i \leq y_i \leq b_i<+\infty\right)\right.$, with $a_i, b_i$ known or unknown $}$, called the universal parametric space. For a sample $s=\left(i_1, \ldots, i_n\right)$ and survey data $d=(s, y)=\left(\left(i_1, y_{i 1}\right), \ldots,\left(i_n, y_{i n}\right)\right)$, with $y=\left(y_{i 1}, \ldots, y_{i n}\right)$, let us write
$$
P{\mathrm{Y}}(d)=\operatorname{Prob}(d)=p(s) I{\mathrm{Y}}(d),
$$
where
$$
I_{Y}(d)=\left{\begin{array}{ll}
1 & \text { if } Y \in \Omega_d \
0 & \text { if } Y \notin \Omega_d
\end{array},\right.
$$
writing
$\Omega_d=\left{\mathrm{Y} \mid-\infty<a_j \leq y_j \leq b_j<\infty\right.$ for $j \neq i_1, \ldots, i_n$ but $y$ is as observed $}$, then we call $P_{\mathrm{Y}}(d)$, the probability of observing the survey data $d$ when $Y$ is in the underlying parametric space. A survey design $p$ is called ‘informative’ if $p(s)$ involves any element of $Y$ and it is called ‘non-informative’ in case $p(s)$ involves no element of $Y$. An informative design may be contemplated if, for example, sampling proceeds by choosing an element $i_1$, observing the $y_{i 1}$-value and allowing the value of $p\left(i_2 \mid\left(i_1, y_{i 1}\right)\right)$ to involve $y_{i 1}$ and likewise choosing successive elements in $s$ utilizing the $y$-values for the units already drawn in it. But, generally a design $p$ is ‘non-informative’. In case $p$ is non-informative, $\operatorname{Prob}(d)=p(s)$, which is a constant free of $Y$ so long as the underlying $Y$ belongs to $\Omega_d$ i.e. it is consistent with the observed survey data at hand. We take $P_{Y}(d)$ also as the ‘likelihood’ of $Y$ given the data $d$ and write it as
$$
L_d(\mathrm{Y})=P_{\mathrm{Y}}(d)=p(s) I_{\mathrm{Y}}(d) .
$$
Thus, for a ‘non-informative’ design, the likelihood is a constant, free of $Y$ so long as it involves $Y$ in $\Omega_d$; i.e. $Y$ is consistent with the data observed.
This flat likelihood in survey sampling is ‘sterile’ in inference-making concerning the variate-values yet unobserved for the sample at hand and already surveyed. This discussion is based on the classical works of Godambe (1966, 1969) and Basu (1969).

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Minimal sufficiency

Just as $\zeta={s}$, the totality of all possible samples $s$ is the ‘sample space’, we shall call $D={d}$, the totality of all possible survey data points $d$ as the “data space”. This $D$ is the totality of all individual data points $d$. If a statistic $t=t(d)$ is defined, it has the effect of inducing on $D$ a ‘partitioning’. A partitioning creates a number of ‘partition sets’ of data points $d$ which are mutually disjoint and which together coincide with $D$. Two different statistics $t_1=t_1(d)$ and $t_2=t_2(d)$ generally induce two different partitionings on $D$. If every ‘partition set’ induced by $t_2$ is contained in a ‘partition set’ induced by $t_1$, then $t_1$ is said to induce a ‘thicker’ partitioning than $t_2$, which naturally induces a thinner partitioning. If both $t_1$ and $t_2$ are “sufficient”, then neither sacrifices any information of relevance and $t_1$ achieves more ‘summarization’ than $t_2$. So, one should prefer and work for a statistic which is sufficient and ‘induces the thickest partitioning’ and such a statistic is called the ‘Minimal Sufficient’ statistic which is the most desirable among all sufficient statistics.
Let $d_1$ and $d_2$ be two data points of the form $d$ and $d_1^, d_2^$ be two data points corresponding to them as $d^$ corresponds to $d$. Let $t=t($.$) be a sufficient$ statistic such that $t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right)$. If we can show that this implies that $d_1^=d_2^$, then it will follow that $d^$ induces a thicker partitioning than $t$ implying that $d^$ is the ‘Minimal Sufficient’ statistic. We prove this below. Since $t$ is a sufficient statistic, $$ \begin{aligned} P_{Y}\left(d_1\right) & =P_{Y}\left(d_1 \cap t\left(d_1\right)\right) \ & -\Gamma_{Y}\left(t\left(d_1\right)\right) C_1 \text { with } C_1 \text { a constant; } \end{aligned} $$ since $t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right)$ it follows that $$ \begin{aligned} P_{Y}\left(d_1\right) & =P{\mathbf{Y}}\left(t\left(d_1\right)\right) C_1=P{Y}\left(t\left(d_2\right)\right) C_2 \
& =P_{\mathbf{Y}}\left(d_2\right) \frac{C_1}{C_2}, \text { with } C_2 \text { a constant. }
\end{aligned}
$$
Since $d^$ is a sufficient statistic,
$P_{Y}\left(d_1^*\right)=P_{Y}\left(d_1\right) C_3, C_3$ is a constant.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Bayesian approach

I_ ${Y}(d)=|$ left ${$ begin ${$ array $}{|}$
1 \& Itext ${$ if $} Y \backslash$ in $\backslash$ Omega_d $\backslash$
0 \& Itext ${$ if $} Y \backslash$ notin $\backslash 0$ mega_d lend{array}, \正确的。
$\$ \$$
写作
, theprobabilityofobservingthesurveydata $\mathrm{d}$ when 是
isintheunderlyingparametricspace. Asurveydesign iscalled $^*$ in formative if $^{\prime} \mathrm{p}(\mathrm{s})$
involvesanyelemento $f$ 是anditiscalled’non $-$ in formative’ incasep(s)
involvesnoelemento $f$ 是
. Aninformativedesignmaybecontemplatedif, forexample, samplingproceedsbychoosin i_1, observingthey_{i 1}-valueandallowingthevalueof $\mathrm{p} \backslash \mathrm{eft}(\mathrm{i} 2$ \mid \eft(i_1, y_{i
1}\right)\right)toinvolvey_{i 1}andlikewisechoosingsuccessiveelementsin 秒utilizingthe 是 -values fortheunitsalreadydrawninit. But, generallyadesign $\mathrm{p}$
is’non – informative’. Incasepisnon – informative, loperatorname ${$ 概率 $}(\mathrm{d})=\mathrm{p}(\mathrm{s})$
, whichisaconstantfreeo $f$ 是solongastheunderlying 是belongstolOmega_d
i.e.itisconsistentwiththeobservedsurveydataathand. Wetake $\mathrm{P}{-}{\mathrm{Y}}(\mathrm{d})$ alsoasthe ‘likelihood’of 是giventhedatadandwriteitas $\$$ $\mathrm{L}{-} \mathrm{d}(I m a t h r m{Y})=P_{-}{\operatorname{Imathrm}{\mathrm{Y}}}(\mathrm{d})=\mathrm{p}(\mathrm{s}) I_{-}{I m a t h r m{Y}}(\mathrm{d})$
$\$ \$$
因此,对于“非信息”设计,可能性是一个常数,不受 $\$$ Ysolongasitinvolves 是inlOmega_d; i.e.Y $\$$ 与 观察到的数据一致。
调查抽样中的这种平坦可能性在关于变量值的推断中是“无效的”,但对于手头和已经调查的样本尚末观察 到。此讨论基于 Godambe $(1966,1969)$ 和 Basu (1969) 的经典著作。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Minimal sufficiency

正如 $\zeta=s$, 所有可能样本的总和 $s$ 是”样本空间”,我们称 $D=d$, 所有可能的调查数据点的总和 $d$ 作为 “数 据空间”。这个 $D$ 是所有单个数据点的总和 $d$. 如果统计 $t=t(d)$ 被定义,它具有谞导作用 $D$ 一个 “分区”。 分区会创建多个数据点的”分区集” $d$ 它们是相互不相交的,并且它们一起重合 $D$. 两种不同的统计 $t_1=t_1(d)$ 和 $t_2=t_2(d)$ 通常在 $D$. 如果每个”分区集”由 $t_2$ 包含在由 $t_1$ ,然后 $t_1$ 据说会导致比 $t_2$ ,这自然 会导致更薄的分区。如果两者 $t_1$ 和 $t_2$ 是 “足够的”,那么既不牺牲任何相关信息,又 $t_1$ 实现更多的“总结” $t_2$. 因此,人们应该更喜欢并为一个充分的统计量工作并”诱导最厚的划分”,这样的统计量被称为“最小充分”统 计量,它是所有充分统计量中最可取的。
让 $d_1$ 和 $d_2$ 是表格的两个数据点 $d$ 和 $\mathrm{d}{-} 1^{\wedge}, d{-} 2^{\wedge}$ 是对应于它们的两个数据点 $\wedge$ 对应于 $d$. 让 $t=t($. 导致比更厚的分区 $t$ 暗示 $\$ 是“最小足够”统计量。我们在下面证明这一点。自从 $t$ 是一个充分的统计量, $\$ \$$ }\eft(t\left(d_1\right)\right) C_1 \text { with } C_1 \text ${$ 一个常数; } 结束 ${$ 对齐 $}$
$$
\text { since } \$ t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right) \text { \$itfollowsthat }
$$
Veft(d_2\right)\right) C_2\ lend{aligned $}$
$\$ \$$
因为 $\wedge$ 是充分统计量,
$\$ P_{-}{Y} \backslash$ left(d_1^*$\backslash$ right)=P_ ${Y} \backslash$ left(d_1\right) C_3,C_3\$是常数。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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