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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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- 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Introduction to Regression Models
Regression models are used to relate a variable, $Y$, to a single variable $X$, or to multiple variables, $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{k}$.
Here are some examples of questions that these models help you answer:
- How does a person’s choice of toothpaste $(Y)$ relate to the person’s age $\left(X_{1}\right)$ and income $\left(X_{2}\right)$ ?
- How does a person’s cancer remission status $(Y)$ relate to their chemotherapy regimen $(X)$ ?
- How does the number of potholes in a road $(Y)$ relate to the material used in surfacing $\left(X_{1}\right)$ and time since installation $\left(X_{2}\right)$ ?
- How does a person’s ability to repay a loan $(Y)$ relate to the person’s income $\left(X_{1}\right)$, assets $\left(X_{2}\right)$, and debt $\left(X_{3}\right)$ ?
- How does a person’s intent to purchase a technology product $(Y)$ relate to their perceived usefulness $\left(X_{1}\right)$ and perceived ease of use of the product $\left(X_{2}\right)$ ?
- How does today’s return on the S\&P 500 stock index $(Y)$ relate to yesterday’s return $(X)$ ?
- How does a company’s profitability $(Y)$ relate to its investment in quality management $(X)$ ?
Understanding such relationships can help you to predict what an unknown $Y$ will be for a given fixed value of $X$, it can help you to make decisions as to what course of action you should choose, and it can help you to understand the subject that you are studying in a scientific way.
Regression models can help you to forecast the future as well. Forecasting is a special case of prediction: Forecasting means prediction of the future, while prediction includes any type of “what-if” analysis, not only about what might happen in the future, but also about what might have happened in the past under different circumstances.
In some subjects, you learn to make predictions using equations such as
$$
Y=f(X),
$$
where the function $f$ might be a linear, quadratic, exponential, or logarithmic function; or it might not have any “named” function form at all. In all cases, though, this is a deterministic relationship: Given a particular value, $x$, of the variable $X$, the value of $Y$ is completely determined by $Y=f(x)$.
Notice that there is a distinction between upper-case $X$ and lower-case $x$. The convention followed in this book regarding lower-case and upper-case $Y$ and $X$ is standard: Uppercase refers to the variable in general, which can be many different possible values, while lower-case refers to a specific value of the variable. For example, $X=$ Age can be many different values in general, whereas $X=x$ identifies the subset of people having age $x$, e.g., the subset of people who are 25 years old.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Randomness of the Measured Area of a Circle as Related to Its Measured Radius
A circle in nature has its radius $(X)$ measured. Suppose the measurement is $X=10$ meters. Still, there are many potentially observable measurements of its area, $Y$, due to imperfections in the circle and imperfections in the measuring device. The regression model states that $Y$ is a random observation from the conditional distribution $p(y \mid X=10)$.
This model is reasonable, because it perfectly matches the reality that there are many potentially observable measurements of the area $Y$, even when the radius $X$ is measured to be precisely 10 meters. Note that this model does not say anything about the mean of the distribution $p(y \mid x)$ : It might be $3.14159265 x^{2}$, but it is more likely not, because of biases in the data-generating process (again, this data-generating process includes imperfections in circles, and also imperfections in the measuring devices).
This model also does not say anything about the nature of the probability distributions $p(y \mid x)$, whether they are discrete, continuous, normal, lognormal, etc., or even whether you have one type of distribution for one $x$ (e.g., normal) and another for a different $x$ (e.g., Poisson). It simply says there is a distribution $p(y \mid x)$ of potential outcomes of $Y$ when $X=x$, and that the number you measure will appear as if produced at random from this distribution, i.e., as if simulated using a random number generator. As such, there is no arguing with the model-the measured data really will look this way (random, variable), hence you may even say that this model is a correct model because it produces data that are random and variable (non-deterministic). Further, because the model is so general, no data can ever contradict, or “reject” it.
Thus, the model $p(y \mid x)$ is correct. It is only when you make assumptions about the nature of $p(y \mid x)$, for example, about the specific distributions (e.g. normal), and about how are distributions related to $x$ (e.g., linearly), that you must consider that the model is wrong in certain ways.
The model $p(y \mid x)$ does not require that the distribution of $Y$ change for different values of $X$. If the distributions $p(y \mid x)$ are the same, for all values $X=x$, then, by definition, $Y$ is independent of $X$. In the example above, one may logically assume that the distributions of $Y$ (measured area) will differ greatly for different $X$ (measured radius), and that $Y$ and $X$ are thus strongly dependent.
The following $\mathrm{R}$ code and resulting graph of Figure $1.1$ illustrate how the distributions of area $(Y)$ might look for circles whose radius $(X)$ is measured to be $9.0$ meters versus circles whose radius is measured to be $10.0$ meters. In this example, we assume that $p(y \mid x)$ is a normal distribution with mean $\pi x^{2}$ meters ${ }^{2}$ and standard deviation of 1 meter $^{2}$.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Introduction to Regression Models
回归模型用于关联变量， $Y$ ，到单个变量 $X$ ，或多个变量， $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{k}$.
以下是这些模型可以帮助您回答的一些问题示例:
- 一个人如何选择牙享 $(Y)$ 与人的年龄有关 $\left(X_{1}\right)$ 和收入 $\left(X_{2}\right)$ ?
- 一个人的㾔症缓解状态如何 $(Y)$ 与他们的化疗方案有关 $(X)$ ?
- 道路坑洼的数量是多少 $(Y)$ 与表面处理中使用的材料有关 $\left(X_{1}\right)$ 和安装后的时间 $\left(X_{2}\right)$ ?
- 一个人偿还贷款的能力如何 $(Y)$ 与该人的收入有关 $\left(X_{1}\right)$ ，资产 $\left(X_{2}\right)$ ，和债务 $\left(X_{3}\right)$ ?
- 一个人购买科技产品的意图如何 $(Y)$ 与他们感知的有用性有关 $\left(X_{1}\right)$ 和感知到的产品易用性 $\left(X_{2}\right)$ ?
- 标准普尔 500 股指今天的回报率如何 $(Y)$ 与昨天的回报有关 $(X)$ ?
- 一家公司的盈利能力如何 $(Y)$ 与其在质量管理方面的投资有关 $(X)$ ?
了解这种关系可以帮助您预测末知的 $Y$ 将对于给定的固定值 $X$ ，它可以帮助你决定你应该选择什么样的行 动方案，它可以帮助你以科学的方式理解你正在学习的主题。
回归模型也可以帮助您预测末来。预测是预测的一个特例：预测意味着对末来的预测，而预测包括任何类型的“假 设”分析，不仅是关于末来可能发生的事情，还包括过去在不同情况下可能发生的事情。情况。
在某些科目中，您将学习使用方程式进行预测，例如
$$
Y=f(X)
$$
函数在哪里 $f$ 可能是线性、二次、指数或对数函数；或者它可能根本没有任何“命名”函数形式。然而，在所有情况 下，这是一种确定性的关系：给定一个特定的值， $x$ ，的变量 $X ，$ 的价值 $Y$ 完全由 $Y=f(x)$.
注意大写之间是有区别的 $X$ 和小写 $x$. 本书中关于小写和大写的约定 $Y$ 和 $X$ 是标准的：大写是指一般的变量，可以 是许多不同的可能值，而小写是指变量的特定值。例如， $X=$ 一般来说，年龄可以是许多不同的值，而 $X=x$ 识别有年龄的人的子集 $x$ ，例如，25 岁的人的子集。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Randomness of the Measured Area of a Circle as Related to Its Measured Radius
自然界中的圆有它的半径 $(X)$ 测量。假设测量是 $X=10$ 米。尽管如此，它的区域仍有许多潜在的可观测测量 值， $Y$ ，由于圆的缺陷和测量装置的缺陷。回归模型表明 $Y$ 是来自条件分布的随机观察 $p(y \mid X=10)$.
这个模型是合理的，因为它完全符合该区域有许多潜在可观测测量值的现实 $Y$ ，即使当半径 $X$ 测量精确到10米。 请注意，此模型没有说明分布的均值 $p(y \mid x)$ ：有可能 $3.14159265 x^{2}$ ，但更可能不是，因为数据生成过程中存 在偏差（同样，这个数据生成过程包括圆圈中的缺陷，以及测量设备中的缺陷）。
该模型也没有说明概率分布的性质 $p(y \mid x)$ ，无论它们是离散的、连续的、正态的、对数正态的等，甚至你是否 有一种分布类型 $x$ (例如，正常) 和另一个不同的 $x$ (例如，泊松) 。它只是说有一个分布 $p(y \mid x)$ 的潜在结果 $Y$ 什么时候 $X=x ＼mathrm{~ ， 并 且 您 测 量 的 数 字 看 起 来 好 像 是 从 这 个 分 布 中 随 机 产 生 的 ， 即 好 像 使 用 随 机 数 生 成 器 模 拟 的 一 ~}$ 样。因此，没有与模型争论 – 测量数据真的会看起来像这样（随机，可变)，因此您甚至可以说这个模型是一个 正确的模型，因为它产生的数据是随机和可变的（非确定性的））。此外，由于该模型非常通用，因此没有数据 可以与之相矛盾或”拒绝”它。
因此，模型 $p(y \mid x)$ 是正确的。只有当你对事物的性质做出假设时 $p(y \mid x)$ ，例如，关于特定分布（例如正态分 布)，以及关于分布与 $x$ (例如，线性) ，您必须考虑模型在某些方面是错误的。
该模型 $p(y \mid x)$ 不要求分布 $Y$ 改变不同的值 $X$. 如果分布 $p(y \mid x)$ 是相同的，对于所有值 $X=x$ ，那么，根据定 义，Y独立于 $X$. 在上面的例子中，可以逻辑地假设 $Y$ (测量面积) 会因不同而有很大差异 $X$ (测量半径)，并 且 $Y$ 和 $X$ 因此具有很强的依赖性。
以下R图的代码和结果图 $1.1$ 说明面积分布 $(Y)$ 可能会寻找半径为 $(X)$ 被测量为 $9.0$ 米与半径被测量为的圆 $10.0$ 米。在这个例子中，我们假设 $p(y \mid x)$ 是具有均值的正态分布 $\pi x^{2}$ 米 $^{2}$ 和1米的标准偏差 ${ }^{2}$.
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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机器学习代写
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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。