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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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- 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|The Trashcan Experiment: Random- $X$ Versus Fixed- X
Here is something you can do (or at least imagine doing) with a group of people. You need a crumpled piece of paper (call it a “ball”), a tape measure, and a clean trashcan. Let each person attempt to throw the ball into the trashcan. The goal of the study is to identify the relationship between success at throwing the ball into the trash can $(Y)$, and distance from the trashcan $(X)$.
In a fixed- $X$ version of the experiment, place markers 5 feet, 10 feet, 15 feet and 20 feet from the trashcan. Have all people attempt to throw the ball into the trashcan from all those distances. Here the $X^{\prime}$ s are fixed because they are known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X^{\prime}$ s would be the same: $5,10,15$ and 20 .
In a random- $X$ version of the same experiment, you give a person the ball, then tell the person to pick a spot where he or she thinks the probability of making the shot might be around $50 \%$. Have the person attempt to throw the ball into the trashcan multiple times from that distance that he or she selected. Repeat for all people, letting each person pick where they want to stand. Here the $X$ ‘s are random because they are not known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X$ ‘s would be different because different people will choose different places to stand.
The fixed- $X$ version gives rise to experimental data. In experiments, the experimenter first sets the $X$ and then observes the $Y$. The random- $X$ version gives rise to observational data, where the $X$ ‘s are simply observed, and not controlled by the researcher.
Experimental data are the gold standard, because with observational data the observed effect of $X$ on $Y$ may not be a causal effect. With experimental data, the observed effect of $X$ on $Y$ can be more easily interpreted as a causal effect. Issues of causality in more detail in later chapters.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Production Cost Data and Analysis
A company produces items, classically called “Widgets,” in batches. Here $Y=$ production cost for a given job (a batch), and $X=$ the number of “Widgets” produced during that job. It stands to reason that it will cost more to produce more widgets. Regression is used to clarify the nature of this relationship by identifying the additional cost per widget produced (called “variable cost”), and the set-up cost for any job, regardless of the number of widgets produced (called “fixed cost”).
The following $\mathrm{R}$ code (i) reads the data, (ii) draws a scatterplot of the (Widgets, Cost) data, (iii) adds the best-fitting straight line to the data, and (iv) summarizes the results of the linear regression analysis. Do not worry if you do not understand everything at this time; it will all be explained in detail later.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Trashcan Experiment: Random- X与固定-X
这是您可以与一群人一起做的事情（或至少可以想象做的事情）。你需要一张皱巴巴的纸（称之为“球”）、卷尺和一个干净的垃圾桶。让每个人都尝试将球扔进垃圾桶。该研究的目的是确定成功将球扔进垃圾桶之间的关系(是)，以及与垃圾桶的距离(X).
在一个固定的X在实验版本中，将标记放置在距离垃圾桶 5 英尺、10 英尺、15 英尺和 20 英尺的位置。让所有人尝试从所有这些距离将球扔进垃圾桶。这里X′s 是固定的，因为它们是预先知道的。如果你想像这样做另一个实验（比如在不同的班级），那么X′s 将是相同的：5,10,15和 20 。
在一个随机的-X同一个实验的版本，你给一个人一个球，然后告诉这个人选择一个他或她认为射门概率可能在附近的地方50%. 让该人从他或她选择的距离多次尝试将球扔进垃圾桶。对所有人重复，让每个人选择他们想站在哪里。这里X是随机的，因为它们事先不知道。如果你想像这样做另一个实验（比如在不同的班级），那么X会有所不同，因为不同的人会选择不同的站立位置。
固定——X版本产生实验数据。在实验中，实验者首先设置X然后观察是. 随机的——X版本产生观测数据，其中X的只是观察到，而不是由研究人员控制。
实验数据是金标准，因为通过观察数据观察到的效果X上是可能不是因果关系。用实验数据，观察到的效果X上是可以更容易地解释为因果关系。在后面的章节中更详细地讨论因果关系问题。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Production Cost Data and Analysis
一家公司批量生产物品，通常称为“小部件”。这里是=给定作业（一批）的生产成本，以及X=在该工作期间产生的“小部件”的数量。按理说，生产更多的小部件将花费更多。回归用于通过识别每个生产的小部件的额外成本（称为“可变成本”）和任何工作的设置成本（无论生产的小部件数量如何）来阐明这种关系的性质（称为“固定成本”） .
以下R代码（i）读取数据，（ii）绘制（Widgets，Cost）数据的散点图，（iii）将最佳拟合直线添加到数据中，以及（iv）总结线性回归分析的结果。如果您此时不了解所有内容，请不要担心；这一切都会在后面详细解释。
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
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。