统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|DATA5711

如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian 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。

贝叶斯分析,一种统计推断方法(以英国数学家托马斯-贝叶斯命名),允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合,以指导统计推断过程。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。我们的专家在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写贝叶斯分析Bayesian Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的贝叶斯分析Bayesian 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
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|DATA5711

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|PROBABILITY MEASURES

At the core of probabilistic theory (and probabilistic modeling) lies the idea of a “sample space.” The sample space is a set $\Omega$ that consists of all possible elements over which we construct a probability distribution. In this book, the sample space most often consists of objects relating to language, such as words, phrase-structure trees, sentences, documents or sequences. As we see later, in the Bayesian setting, the sample space is defined to be a Cartesian product between a set of such objects and a set of model parameters (Section 1.5.1).

Once a sample space is determined, we can define a probability measure for that sample space. A probability measure $p$ is a function which attaches a real number to events-subsets of the sample space.
A probability measure has to satisfy three axiomatic properties:

  • It has to be a non-negative function such that $p(A) \geq 0$ for any event $A$.
  • For any countable disjoint sequence of events $A_{i} \subseteq \Omega, i \in{1, \ldots}$, if $A_{i} \cap A_{j}=\emptyset$ for $i \neq$ $j$, it should hold that $p\left(\bigcup_{i} A_{i}\right)=\sum_{i} p\left(A_{i}\right)$. This means that the sum of probabilities of disjoint events should equal the probability of the union of the events.
  • The probability of $\Omega$ is $1: p(\Omega)=1$.

There are a few consequences from these three axiomatic properties. The first is that $p(\emptyset)=0$ (to see this, consider that $p(\Omega)+p(\emptyset)=p(\Omega \cup \emptyset)=p(\Omega)=1$ ). The second is that $p(A \cup B)=p(A)+p(B)-p(A \cap B)$ for any two events $A$ and $B$ (to see this, consider that $p(A \cup B)=p(A)+p(B \backslash(A \cap B))$ and that $p(B)=p(B \backslash(A \cap B))+p(A \cap B))$. And finally, the complement of an event $A, \Omega \backslash A$ is such that $p(\Omega \backslash A)=1-p(A)$ (to see this, consider that $1=p(\Omega)=p((\Omega \backslash A) \cup A)=p(\Omega \backslash A)+p(A)$ for any event $A)$.

In the general case, not every subset of the sample space should be considered an event.
From a measure-theoretic point of view for probability theory, an event must be a “measurable set.” The collection of measurable sets of a given sample space needs to satisfy some axiomatic properties. ${ }^{1}$ A discussion of measure theory is beyond the scope of this book, but see Ash and Doléans-Dade (2000) for a thorough investigation of this topic.

For our discrete sample spaces, consisting of linguistic structures or other language-related discrete objects, this distinction of measurable sets from arbitrary subsets of the sample space is not crucial. We will consider all subsets of the sample space to be measurable, which means they could be used as events. For continuous spaces, we will be using well-known probability measures that rely on Lebesgue’s measure. This means that the sample space will be a subset of a Euclidean space, and the set of events will be the subsets of this space that can be integrated over using Lebesgue’s integration.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|RANDOM VARIABLES

In their most basic form, random variables are functions that map each $w \in \Omega$ to a real value. They are often denoted by capital letters such as $X$ and $Z$. Once such a function is defined, under some regularity conditions, it induces a probability measure over the real numbers. More specifically, for any $A \subseteq \mathbb{R}$ such that the pre-image, $X^{-1}(A)$, defined as, ${\omega \in \Omega \mid X(\omega) \in A}$, is an event, its probability is:
$$
p_{X}(A)=p(X \in A)=p\left(X^{-1}(A)\right),
$$
where $p_{X}$ is the probability measure induced by the random variable $X$ and $p$ is a probability measure originally defined for $\Omega$. The sample space for $p_{X}$ is $\mathbb{R}$. The set of events for this sample space includes all $A \subseteq \mathbb{R}$ such that $X^{-1}(A)$ is an event in the original sample space $\Omega$ of $p$.
It is common to define a statistical model directly in terms of random variables, instead of explicitly defining a sample space and its corresponding real-value functions. In this case, random variables do not have to be interpreted as real-value functions and the sample space is understood to be a range of the random variable function. For example, if one wants to define a probability distribution over a language vocabulary, then one can define a random variable $X(\omega)=\omega$ with $\omega$ ranging over words in the vocabulary. Following this, the probability of a word in the vocabulary is denoted by $p(X \in{\omega})=p(X=\omega)$.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|CONTINUOUS AND DISCRETE RANDOM VARIABLES

This book uses the two most common kinds of random variables available in statistics: continuous and discrete. Continuous random variables take values in a continuous space, usually a subspace of $\mathbb{R}^{d}$ for $d \geq 1$. Discrete random variables, on the other hand, take values from a discrete, possibly countable set. In this book, discrete variables are usually denoted using capital letters such as $X, Y$ and $Z$, while continuous variables are denoted using greek letters, such as $\theta$ and $\mu$.

The continuous variables in this book are mostly used to define a prior over the parameters of a discrete distribution, as is usually done in the Bayesian setting. See Section $1.5 .2$ for a discussion of continuous variables. The discrete variables, on the other hand, are used to model structures that will be predicted (such as parse trees, part-of-speech tags, alignments, clusters) or structures which are observed (such as a sentence, a string over some language vocabulary or other such sequences).

The discrete variables discussed in this book are assumed to have an underlying probability mass function (PMF)-i.e., a function that attaches a weight to each element in the sample space, $p(x)$. This probability mass function induces the probability measure $p(X \in A)$, which satisfies:
$$
p(X \in A)=\sum_{x \in A} p(x),
$$
where $A$ is a subset of the possible values $X$ can take. Note that this equation is the result of the axiom of probability measures, where the probability of an event equals the sum of probabilities of disjoint events that precisely cover that event (singletons, in our case).

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|DATA5711

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|PROBABILITY MEASURES

概率论 (和概率建模) 的核心是“样本空间”的概念。样本空间是一个集合 $\Omega$ 它由我们构建概率分布的所有可能元素 组成。在本书中,样本空间通常由与语言相关的对象组成,例如单词、短语结构树、句子、文档或序列。正如我们 稍后看到的,在贝叶斯设置中,样本空间被定义为一组此类对象和一组模型参数之间的笛卡尔积 (第 $1.5 .1$ 节) 。
一旦确定了样本空间,我们就可以为该样本空间定义概率测度。概率测度 $p$ 是一个将实数附加到样本空间的事件子 集的函数。
概率度量必须满足三个公理性质:

  • 它必须是一个非负函数,使得 $p(A) \geq 0$ 对于任何事件 $A$.
  • 对于任何可数的不相交的事件序列 $A_{i} \subseteq \Omega, i \in 1, \ldots$ ,如果 $A_{i} \cap A_{j}=\emptyset$ 为了 $i \neq j$ ,它应该认为 $p\left(\bigcup_{i} A_{i}\right)=\sum_{i} p\left(A_{i}\right)$. 这意味着不相交事件的概率之和应该等于事件联合的概率。
  • 的概率 $\Omega$ 是 $1: p(\Omega)=1$.
    这三个公理性质有一些结果。第一个是 $p(\emptyset)=0$ (要看到这一点,请考虑
    $p(\Omega)+p(\emptyset)=p(\Omega \cup \emptyset)=p(\Omega)=1)$ 。第二个是 $p(A \cup B)=p(A)+p(B)-p(A \cap B)$ 对于任何两 个事件 $A$ 和 $B$ (要看到这一点,请考虑 $p(A \cup B)=p(A)+p(B \backslash(A \cap B))$ 然后
    $p(B)=p(B \backslash(A \cap B))+p(A \cap B))$. 最后,事件的补充 $A, \Omega \backslash A$ 是这样的 $p(\Omega \backslash A)=1-p(A)$ (要看到 这一点,请考虑 $1=p(\Omega)=p((\Omega \backslash A) \cup A)=p(\Omega \backslash A)+p(A)$ 对于任何事件 $A)$.
    在一般情况下,并非样本空间的每个子集都应被视为一个事件。
    从概率论的测度论观点来看,一个事件必须是一个”可测集”。给定样本空间的可测量集的集合需要满足一些公理性 质。 1 测度论的讨论超出了本书的范围,但请参阅 Ash 和 Doléans-Dade (2000) 对该主题的深入研究。
    对于我们的离散样本空间,由语言结构或其他与语言相关的离散对象组成,可测量集与样本空间任意子集的区别并 不重要。我们将认为样本空间的所有子集都是可测量的,这意味着它们可以用作事件。对于连续空间,我们将使用 依赖于 Lebesgue 测度的众所周知的概率测度。这意味着样本空间将是欧几里得空间的子集,而事件集将是该空间 的子集,可以使用 Lebesgue 积分进行积分。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|RANDOM VARIABLES

在最基本的形式中,随机变量是映射每个 $w \in \Omega$ 到一个真正的价值。它们通常用大写字母表示,例如 $X$ 和 $Z$. 一旦 定义了这样的函数,在某些规律性条件下,它就会对实数进行概率测度。更具体地说,对于任何 $A \subseteq \mathbb{R}$ 使得原 像, $X^{-1}(A)$ ,定义为, $\omega \in \Omega \mid X(\omega) \in A$, 是一个事件,它的概率是:
$$
p_{X}(A)=p(X \in A)=p\left(X^{-1}(A)\right),
$$
在哪里 $p_{X}$ 是由随机变量引起的概率测度 $X$ 和 $p$ 是最初定义为的概率测度 $\Omega$. 样本空间为 $p_{X}$ 是 $\mathbb{R}$. 该样本空间的事件 集包括所有 $A \subseteq \mathbb{R}$ 这样 $X^{-1}(A)$ 是原始样本空间中的事件 $\Omega$ 的 $p$.
通常直接根据随机变量定义统计模型,而不是明确定义样本空间及其对应的实值函数。在这种情况下,随机变量不 必被解释为实值函数,样本空间被理解为随机变量函数的范围。例如,如果想定义一个语言词汇表的概率分布,那 么可以定义一个随机变量 $X(\omega)=\omega$ 和 $\omega$ 涵盖词汇表中的单词。此后,词汇表中单词的概率表示为
$$
p(X \in \omega)=p(X=\omega) \text {. }
$$

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|CONTINUOUS AND DISCRETE RANDOM VARIABLES

本书使用统计学中两种最常见的随机变量: 连续变量和离散变量。连续随机变量在连续空间中取值,通常是 $\mathbb{R}^{d}$ 为 了 $d \geq 1$. 另一方面,离散随机变量从离散的、可能可数的集合中获取值。在本书中,离散变量通常用大写字母表 示,例如 $X, Y$ 和 $Z$ ,而连续变量用希腊字母表示,例如 $\theta$ 和 $\mu$.
本书中的连续变量主要用于定义离散分布参数的先验,这通常在贝叶斯设置中完成。见部分 $1.5 .2$ 讨论连续变量。 另一方面,离散变量用于对将要预测的结构(例如解析树、词性标签、对齐、聚类) 或观察到的结构 (例如句子、 某个字符串语言词汇或其他此类序列)。
假设本书中讨论的离散变量有一个潜在的概率质量函数(PMF) 一一即一个赋予样本空间中每个元素权重的函数, $p(x)$. 这个概率质量函数引入了概率测度 $p(X \in A)$ ,满足:
$$
p(X \in A)=\sum_{x \in A} p(x)
$$
在哪里 $A$ 是可能值的子集 $X$ 可以采取。请注意,这个方程是概率度量公理的结果,其中事件的概率等于精确覆盖该 事件的不相交事件的概率之和(在我们的例子中是单例)。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考 请认准statistics-lab™

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

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

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。