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贝叶斯统计学是一个使用概率的数学语言来描述认识论的不确定性的系统。在 “贝叶斯范式 “中，对自然状态的相信程度是明确的；这些程度是非负的，而对所有自然状态的总相信是固定的。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Covid-19 mortality data from England
This data set presents the number of deaths due to Covid- 19 during the peak from March 13 to July 31,2020 in the 313 Local Authority Districts, Counties and Unitary Authorities (LADCUA) in England; see Figure 1.8. There are 49,292 weekly recorded deaths during this period of 20 weeks. Figure $1.9$ shows a map of the number of deaths and the death rate per 100,000 people in each of the 313 LADCUAs. Contrasting the two plots, it is clear that much spatial variation is seen in the right panel of the death rates per 100,000 people. The boxplot of the weekly death rates shown in Figure $1.10$ shows the first peak during weeks 15 and 16 (April 10th to 23 rd) and a very slow decline of the death numbers after the peak. The main purpose here is to model the spatiotemporal variation in the death rates. This data set will be used as a running example for all the areal unit data models in Chapter 10. Chapter 3 provides some further preliminary exploratory analysis of this data set.
The Demographic and Health Surveys (DHS) program ${ }^{1}$ routinely collects several data sets for monitoring health at a global level. This example is based on a 2014 vaccination coverage data set for the country Kenya in East Africa. The data set contains the number of children aged 12-23 months who had received the first dose of measles-containing vaccine (MCV1) at any time before the survey in 2014. Figure $1.11$ plots the observed vaccination proportions in 2014. A substantial analysis of this and several related data sets has been conducted by Utazi et al. (2021). Modeled in Section 11.2, this example aims to assess vaccination coverage rates in the different counties in Kenya.
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Cancer rates in the United States
The Centers for Disease Control and Prevention in the United States provides downloadable cancer rate data at various geographical levels, e.g. the 50 states. Such a data set can be downloaded along with various information e.g. gender and ethnicity and types of cancer. However, due to the data identifiability and data protection reasons, some of the smaller rate counts (which arises due to finer classification by the factors) rates are not made public. Hence, for the purposes of illustration of this book, we aim to model aggregated annual data at the state level. The full data set provides state-wise annual rates of cancer from all causes during from 2003 to 2017 . Figure $1.12$ provides a map of the aggregated cancer rates per 100,000 people from all causes during from 2003 to 2017 for the 48 contiguous states. This is an example of a choropleth map that uses shades of color or gray scale to classify values into a few broad classes, like a histogram. The figure shows higher total incidence rates in the northeast compared to south-west. Florida also shows a higher rate which may be attributed to a larger share of the retired elderly residents in the state. The full spatio-temporal data set will be analyzed in Section 11.3.
The observed standardized mortality rates, see discussion in Section $11.3$ on how to obtain those, for ten selected states are shown in Figure 1.13. These states are hand-picked to represent the full range of the SMR values. The research question that is of interest here is, “is there an upward trend in these rates after accounting for spatio-temporal correlation and any other important fixed effects covariates?” This is investigated in Section 11.3.
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Hospitalization data from England
Monthly counts of the numbers of hospitalizations due to respiratory diseases from the 323 Local and Unitary Authorities (LUA) in England for the 60 months in the 5 -year period 2007 to 2011 are available from the study published by Lee et al. (2017). These counts depend on the size and demographics of the population at risk, which are adjusted for by computing the expected number of hospital admissions $E_{i t}$ using what is known as indirect standardization, see Section $2.12$, from national age and sex-specific hospitalization rates in England.
In this example, the study region is England, UK, partitioned into $i=$ $1, \ldots, n=323$ Local and Unitary Authorities (LUA), and data are available for $t=1, \ldots, T=60$ months between 2007 and 2011 . Counts of the numbers of respiratory hospitalizations for LUA $i$ and month $t$ are denoted by $Y_{i t}$, for $i=1, \ldots, 323$ and $t=1, \ldots, 60$, which have a median value of 111 and a range from 6 to 2485 . The monthly time scale matches the study by Greven et al. (2011), whereas the majority of studies such as Lee et al. (2009) utilize yearly data. An advantage of the monthly scale is that it requires less aggregation of the data away from the individual level, but it does mean that $Y_{\text {it }}$ could include admissions driven by both chronic and acute pollution exposure.
The spatial (left panel) and temporal (bottom panel) patterns in the Standardized Morbidity Ratio, $\mathrm{SMR}{i t}=Y{i t} / E_{\text {it }}$ are displayed in Figure $1.14$, where a value of $1.2$ corresponds to a $20 \%$ increased risk compared to $E_{i t}$. The figure shows the highest risks are in cities in the center and north of England, such as Birmingham, Leeds and Manchester, while the temporal pattern is strongly seasonal, with higher risks of admission in the winter due to factors such as influenza epidemics and cold temperature. This data set is used as an example in Section $11.4$ of this book.
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Covid-19 mortality data from England
该数据集显示了 2020 年 3 月 13 日至 7 月 31 日高峰期间英格兰 313 个地方当局区、县和单一当局 (LADCUA) 因 Covid-19 导致的死亡人数；见图 1.8。在这 20 周期间，每周记录的死亡人数为 49,292 人。数字1.9显示了 313 个 LADCUA 中每一个的死亡人数和每 100,000 人死亡率的地图。对比这两个图，很明显，在每 100,000 人的死亡率右侧面板中可以看到很大的空间变化。每周死亡率的箱线图如图所示1.10显示第 15 周和第 16 周（4 月 10 日至 23 日）的第一个高峰，高峰后死亡人数的下降非常缓慢。这里的主要目的是模拟死亡率的时空变化。该数据集将用作第 10 章中所有区域单元数据模型的运行示例。第 3 章对该数据集进行了一些进一步的初步探索性分析。
人口与健康调查 (DHS) 计划1定期收集多个数据集以在全球范围内监测健康状况。此示例基于 2014 年东非肯尼亚国家的疫苗接种覆盖率数据集。该数据集包含在 2014 年调查之前的任何时间接种过第一剂麻疹疫苗 (MCV1) 的 12-23 个月大的儿童人数。 图1.11绘制了 2014 年观察到的疫苗接种比例。Utazi 等人对此和几个相关数据集进行了实质性分析。（2021 年）。本示例在第 11.2 节中建模，旨在评估肯尼亚不同县的疫苗接种覆盖率。
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Cancer rates in the United States
美国疾病控制和预防中心提供不同地理级别（例如 50 个州）的可下载癌症发病率数据。这样的数据集可以与各种信息一起下载，例如性别、种族和癌症类型。但是，由于数据可识别性和数据保护的原因，一些较小的费率计数（由于因素分类更精细而产生）并未公开。因此，为了说明本书的目的，我们的目标是在州一级对汇总的年度数据进行建模。完整的数据集提供了从 2003 年到 2017 年各州各种原因的癌症年发病率。数字1.12提供了 2003 年至 2017 年期间 48 个相邻州的每 10 万人中各种原因的总癌症发病率地图。这是一个等值线图示例，它使用颜色或灰度的阴影将值分类为几个大类，如直方图。该图显示，与西南相比，东北的总发病率更高。佛罗里达州也显示出更高的比率，这可能归因于该州退休老年居民的比例更大。完整的时空数据集将在 11.3 节中进行分析。
观察到的标准化死亡率，见章节中的讨论11.3关于如何获得这些，对于十个选定的状态，如图 1.13 所示。这些状态是精心挑选的，以代表 SMR 值的整个范围。这里感兴趣的研究问题是，“在考虑时空相关性和任何其他重要的固定效应协变量后，这些比率是否有上升趋势？” 这在第 11.3 节中进行了调查。
统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Hospitalization data from England
2007 年至 2011 年 5 年期间 60 个月内英格兰 323 个地方和单一当局 (LUA) 因呼吸系统疾病住院人数的月度统计可从 Lee 等人发表的研究中获得。（2017）。这些计数取决于高危人群的规模和人口统计数据，通过计算预期住院人数进行调整和一世吨使用所谓的间接标准化，请参阅第2.12，来自英格兰的国家年龄和性别特定住院率。
在本例中，研究区域为 England, UK，划分为一世= 1,…,n=323地方和单一当局 (LUA)，数据可用于吨=1,…,吨=602007 年至 2011 年之间的几个月。LUA 呼吸系统住院人数统计一世和月份吨表示为是一世吨， 为了一世=1,…,323和吨=1,…,60，其中值为 111，范围为 6 到 2485 。每月时间尺度与 Greven 等人的研究相匹配。（2011），而大多数研究，如 Lee 等人。(2009) 利用年度数据。每月规模的一个优势是它需要较少的数据聚合远离个人层面，但这确实意味着是它 可能包括由慢性和急性污染暴露驱动的入院。
标准化发病率中的空间（左图）和时间（下图）模式，小号米R一世吨=是一世吨/和它 如图所示1.14, 其中一个值为1.2对应一个20%相比，风险增加和一世吨. 该图显示，风险最高的是英格兰中部和北部的城市，如伯明翰、利兹和曼彻斯特，而时间模式具有强烈的季节性，由于流感流行和感冒等因素，冬季入学的风险更高温度。该数据集在 Section 中用作示例11.4这本书的。
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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。
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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。