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回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Quantifying SA
Similar to correlation coefficients in classical statistics, a SA index may be specific to an attribute’s measurement scale (i.e., nominal, ordinal, interval, and ratio). Similar to the Pearson product moment correlation coefficient, $r$, the Moran coefficient $(\mathrm{MC})$, the most widely employed $S \mathrm{~A}$ index, can be used with all measurement scales (Griftith, 2010). The $\mathrm{MC}$, originally designed for interval/ratio data, may be defined as follows:
$\sum_{j=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} c_{i j}\left(y_{i}-\bar{y}\right)\left(y_{j}-\bar{y}\right)$
$\frac{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} c_{i j}}{\sum_{j=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2} / n}=\frac{n}{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} c_{i j}} \frac{\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)\left[\sum_{j=1}^{n} c_{i j}\left(y_{j}-\bar{y}\right)\right]}{(n-1) s^{2}}$
where $c_{\mathrm{ij}}$ is an entry in the SWM $\mathrm{C}, \bar{\gamma}$ is the arithmetic mean and $s^{2}$ is the sample variance of response variable $Y$, and $z_{i}$ is the $z$-score for attribute value $y_{i}$ – The numerator of the $M C$ contains the pairs of values $z_{i}$ and $\sum_{j=1}^{n} c_{i j} z_{j}$, whose graphic portrayal is the Moran scatterplot (see Section 1.2.2). Like r, the $\mathrm{MC}$ is a covariation-based index. Unlike $\mathrm{r}-$ whose extremes are $-1$ (a perfect indirect relationship) and one (a perfect direct relationship), and for which zero denotes no correlation-the MC’s extreme values essentially are a function of the smallest and second largest eigenvalues (a topic treated in ensuing sections) of the employed SWM, and for which $-1 /(n-1)$ denotes no SA for a single RV. Frequently, the smallest possible $\mathrm{MC}$ is closer to $-0.5$, whereas the largest possible $\mathrm{MC}$ is closer to 1.15. For example, the extreme MCs for the 254-county Texas $\mathrm{~ ร ु W M ~ 1 m a n 1 ~ ” I n ~ a ~ a m и}$ and based upon a paired comparisons perspective are $-0.43024$ and $0.89546$ (see de Jong, Sprenger, \& van Veen, 1984).
The Geary ratio (GR) is a second popular $\mathrm{SA}$ index formulated for interval/ratio data. Rather than being based upon cross-products (i.e., covariation), its basis is paired comparisons, or squared differences between those pairs of attribute values whose corresponding row and column entries in the SWM are a positive value. The GR may be defined as follows:
$$
\frac{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} r_{i i}\left(y_{i}-y_{j}\right)^{2} / \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} r_{i i}}{2 \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2} /(n-1)}=\frac{n-1}{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} c_{i j}} \frac{\sum_{i=1}^{n}\left(\sum_{j=1}^{n} r_{i i}\right)\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2}}{\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2}}
$$
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Distributional theory
Distributional theory refers to the sampling distribution of a statistic, which a researcher needs for hypothesis-testing purposes. Here the common null hypothesis is zero SA. Cliff and Ord (1981) present this distributional theory for both randomly sampling an attribute from a normal RV (i.e., the normality assumption) and randomization of a given set of attribute values. They extend this former case to linear regression error terms estimated with ordinary least squares (OLS).
For the case of a single RV, the expected value of the sampling distribution of the MC for either the random sampling or randomization inferential basis is $-1 /(n-1)$, signifying zero $\mathrm{SA}$. The asymptotic standard error for this case is $\sqrt{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} c_{y}}$; this asymptotic result is extremely good by $\mathrm{n}>25$ when no covariates are included in an analysis. As $n$ goes to infinity, the sampling distribution of $\mathrm{MC}$ converges on a normal distribution. Accordingly, the test statistic is given by
$$
z=\sqrt{\sum_{i=1}^{\infty} \sum_{j=1}^{n} c_{i j}} \frac{M C+{ }_{11=1}^{1}}{\sqrt{2}} .
$$
Although the most natural alternate hypothesis is that SA is not equal to zero (i.e., a two-tailed test), because almost all geographic phenomena exhibit PSA, spatial researchers almost always could argue for an alternate hypothesis of PSA.
For linear regression residuals, the variance approximation remains useful when the number of covariates is not a function of $n$ and the spatial structure is far from a geographic maximum connectivity case (these two characteristics generally hold in practice; see Appendix 1.A). Similarly, although the expected value is a function of the covariates included in a linear regression equation specification, it tends to converge to zero from a negative value as $n$ increases, given that the number of covariates remains the same.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Impacts of SA on attribute statistical distributions
The principal impact of SA is on the variance of a RV: PSA inflates variance. Table $1.1$ summarizes results from a simulation experiment in which the spatially autocorrelated RVs contain moderate PSA (approximately, MC $=0.7$ and $G R=0.3$ ). The four RVs represent the ones most commonly employed in spatial analyses. The mean does not change, whereas the variance substantially increases (c.g., a variance inflation factor of $1.2^{2}$ to $3.0^{2}$ ) once SA is embedded in a RV. Skewness (i.e., symmetry) tends to be impacted less than variance, with the Poisson RV indicating that existing skewness can be exacerbated by the presence of PSA. Finally, kurtosis (peakedness) tends to be noticeably impacted by the presence of PSA. These summary statistics reveal that the general effect of PSA is to shrink the frequencies of the more central values of a RV and to inflate the frequencies of the values located away from that RV distribution’s center (e.g., arithmetic mean): a more platykurtic distribution with fatter tails.
SA is a two-dimensional concept. As such, visualizing it helps to understand it. The nelevant systenatic urganization of geureferenced atwibute values is a map pattern. A variety of tools exist that highlight map patterns associated with SA. An obvious one is a map. Fig. $1.1$ presents five map patterns depicting different natures and degrees of SA. With regard to the preceding discussion of variance inflation, Fig. 1.1A implies that marked PSA decreases within regions variation as well as increases between regions variation. Fig. 1.1E implies that marked NSA increases within regions variation as well as decreases between regions variation.
Fig. $1.2$ presents an example of the variance inflation introduced into a normal RV by PSA. Fig. 1.2A is the histogram for independent and identically distributed (IID) random observations. Its range is roughly $-3$ to 3 . Fig. 1.2B is the histogram for these same data after embedding PSA in them. Its range is roughly $-5$ to 5 . The highest bar in Fig. $1.2 \mathrm{~A}$ is about $35 \%$, whereas the highest bar in Fig. $1.2 \mathrm{~B}$ is about $23 \%$. The tails in Fig. 1.2B are much heavier than those in Fig. 1.2A. Nevertheless, both frequency distributions center on zero, and both are reasonably symmetric.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Quantifying SA
与经典统计中的相关系数类似，SA 指数可能特定于属性的测量尺度（即名义、序数、区间和比率）。类似于 Pearson 积矩相关系数，r, 莫兰系数(米C), 使用最广泛的小号 一种指数，可用于所有测量尺度（Griftith，2010）。这米C，最初是为区间/比率数据设计的，可以定义如下：
∑j=1n∑j=1nC一世j(是一世−是¯)(是j−是¯)
∑一世=1n∑j=1nC一世j∑j=1n(是一世−是¯)2/n=n∑一世=1n∑j=1nC一世j∑一世=1n(是一世−是¯)[∑j=1nC一世j(是j−是¯)](n−1)s2
在哪里C一世j是 SWM 中的一个条目C,C¯是算术平均值和s2是响应变量的样本方差是， 和和一世是个和- 属性值得分是一世– 的分子米C包含值对和一世和∑j=1nC一世j和j，其图形描绘是 Moran 散点图（参见第 1.2.2 节）。与 r 一样，米C是一个基于协变的索引。不像r−谁的极端是−1（一个完美的间接关系）和一个（一个完美的直接关系），其中零表示没有相关性 – MC 的极值本质上是所用 SWM 的最小和第二大特征值（在随后的部分中讨论的主题）的函数, 并且为此−1/(n−1)表示单个 RV 没有 SA。通常，最小的可能米C更接近−0.5，而最大可能米C接近 1.15。例如，德克萨斯州 254 个县的极端 MCรुи Rु在米 1米一种n1 ”一世n 一种 一种米一世并基于配对比较的观点是−0.43024和0.89546（见德容、斯普林格、\&范维恩，1984）。
Geary比率（GR）是第二个流行的小号一种为区间/比率数据制定的指数。其基础不是基于叉积（即协变），而是基于成对比较，或在 SWM 中对应的行和列条目为正值的那些属性值对之间的平方差。GR 可以定义如下：
∑一世=1n∑j=1nr一世一世(是一世−是j)2/∑一世=1n∑j=1nr一世一世2∑一世=1n(是一世−是¯)2/(n−1)=n−1∑一世=1n∑j=1nC一世j∑一世=1n(∑j=1nr一世一世)(是一世−是¯)2∑一世=1n(是一世−是¯)2
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Distributional theory
分布理论是指研究人员出于假设检验目的而需要的统计数据的抽样分布。这里常见的零假设是零 SA。Cliff 和 Ord (1981) 提出了这种分布理论，用于从正态 RV（即正态性假设）随机抽样属性和给定一组属性值的随机化。他们将前一种情况扩展到使用普通最小二乘法 (OLS) 估计的线性回归误差项。
对于单个 RV，对于随机抽样或随机化推理基础，MC 抽样分布的期望值为−1/(n−1), 表示零小号一种. 这种情况的渐近标准误是∑一世=1n∑j=1nC是; 这个渐近结果非常好n>25当分析中不包含协变量时。作为n趋于无穷大，抽样分布为米C收敛于正态分布。因此，检验统计量由下式给出
和=∑一世=1∞∑j=1nC一世j米C+11=112.
尽管最自然的替代假设是 SA 不等于 0（即双尾检验），因为几乎所有的地理现象都表现出 PSA，空间研究人员几乎总是可以支持 PSA 的替代假设。
对于线性回归残差，当协变量的数量不是n并且空间结构远不是地理最大连通性的情况（这两个特征在实践中普遍存在；见附录 1.A）。类似地，尽管期望值是线性回归方程规范中包含的协变量的函数，但它倾向于从负值收敛到零，因为n增加，因为协变量的数量保持不变。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Impacts of SA on attribute statistical distributions
SA 的主要影响是对 RV 的方差：PSA 夸大了方差。桌子1.1总结了模拟实验的结果，其中空间自相关的 RV 包含中等 PSA（大约 MC=0.7和GR=0.3）。这四个 RV 代表了空间分析中最常用的那些。均值不变，而方差显着增加（cg，方差膨胀因子为1.22到3.02) 一旦 SA 嵌入到 RV 中。偏度（即对称性）受到的影响往往小于方差，泊松 RV 表明存在 PSA 会加剧现有的偏度。最后，峰度（峰度）往往会受到 PSA 的显着影响。这些汇总统计数据表明，PSA 的一般效果是缩小 RV 更中心值的频率，并夸大远离该 RV 分布中心的值的频率（例如，算术平均值）：更扁平的分布与更肥的尾巴。
SA 是一个二维的概念。因此，将其可视化有助于理解它。geureferenced atwibute 值的相关系统化是一种映射模式。存在多种突出与 SA 相关的地图模式的工具。一个明显的就是地图。如图。1.1呈现了五种地图模式，描绘了 SA 的不同性质和程度。关于前面对方差膨胀的讨论，图 1.1A 表明显着的 PSA 在区域变化内降低，而在区域变化之间增加。图 1.1E 意味着显着的 NSA 在区域变化内增加，在区域变化之间减少。
如图。1.2展示了一个由 PSA 引入正常 RV 的方差膨胀的示例。图 1.2A 是独立同分布 (IID) 随机观测的直方图。它的范围大致是−3到 3 。图 1.2B 是这些相同数据在嵌入 PSA 后的直方图。它的范围大致是−5到 5 。图中最高的柱子。1.2 一种是关于35%，而图中最高的条。1.2 乙是关于23%. 图 1.2B 中的尾部比图 1.2A 中的重得多。然而，两个频率分布都以零为中心，并且都是合理对称的。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。