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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|SPSS代写代考|Reading published research and finding gaps
As you read more and more recently published research, you will begin to notice what’s missing. Sometimes it will be a specific idea, variable, or concept that starts to feel stuck in your head but isn’t present in the published research. Other times, you will have some idea you hope to find what the research has to say about but will be unable to find much on the topic. Of course, sometimes what we think is missing in the literature is really just stated in another way. So, it is important to search for synonyms, different phrasings, and alternative names for things. However, over time, as you read, you will start to notice the areas that have not yet been addressed in the published research. Those gaps could be a population that has not been adequately studied, a component of theoretical models that seems to be missing, a variable researcher have not adequately included in prior work, or a reframing of the existing questions. Those gaps are often a great way to identify research problems and questions for future research. Finding gaps is not the only way to identify necessary new research, but it is a common method for doing so.
So, how much should new researchers read? The answer is, simply, a lot. Specific guidelines on how much to read in the published research vary by discipline and career goal. For our advisees who are in Ph.D. programs with research-oriented career goals, we recommend a pace of three to five journal articles per week during the Ph.D. program. That pace helps students read enough before beginning the dissertation to be able to construct a comprehensive literature review. However, again, the specific rate will vary by person, field, and career goals. The important part is to continue reading. Note, too, that this reading is likely to be in addition to required reading for things like coursework, as this reading is helping you develop specific and advanced expertise in the area of your research problem.
One key point in reading the published research is that authors write from a variety of different perspectives. Some are engaging different theoretical models that seek toexplain the same problem using different tools. Other times, the differences reflect qualitative, quantitative, and mixed-method differences in how research is conceptualized and presented. The differences also might relate to theories of knowledge or epistemologies. Those epistemologies shape vastly different ways of writing and different ways of presenting data and findings or results. In the next section, we briefly describe the methodological approaches that are common in educational research: qualitative and quantitative methods. We then turn to questions of epistemology.
统计代写|SPSS代写代考|TYPES OF RESEARCH METHODS
There are two main approaches to educational research: qualitative and quantitative. Importantly, the distinctions between these are not as cut and dried as they might appear in our description of them. While we provide some ways of distinguishing between these kinds of research, they do not exist in opposition to one another. Many researchers make use of elements of qualitative and quantitative methods (multimethod research) and others blend qualitative and quantitative approaches and analyses (mixed-method research). In practice, the lines between methods can become blurry, but the purpose of this section is to provide some basic sense that there are different kinds of approaches that answer different kinds of questions with different sorts of data. In general, quantitative research deals with numbers and things that can be quantified (turned into numbers). This textbook focuses on quantitative research. Qualitative research deals with things that are not numbers or that cannot be quantified (like textual or interview data), though some qualitative research also includes numbers, especially frequencies or counts. These two kinds of research also ask different kinds of questions. We will briefly explain both using the questions: What kinds of questions can be asked? What kinds of data can be analyzed? How are the data analyzed? What kinds of inferences are possible?
- What kinds of questions can be asked? In quantitative research, questions typically center around group differences, changes in scores over time, or the relationship among variables. Usually, these questions are focused on explaining or predicting some kind of quantifiable outcome. How are test scores different between groups getting treatment A versus treatment B? How does attention change across three kinds of tasks? What is the relationship between attention and test score? These questions are all quantitative sorts of questions, and all involve specifying a hypothesis beforehand and testing if that hypothesis was correct. Qualitative research answers very different kinds of questions. They usually do not involve pre-formulated hypotheses that are subjected to some kind of verification test. Instead, qualitative research usually seeks deep description and understanding of some idea, concept, discourse, phenomenon, or situation. How do students think about the purpose of testing? How do teachers think about attention in planning lessons? Qualitative work will normally not test group differences or evaluate the association between variables but will instead seek to provide a deeper understanding of a specific moment, situation, concept, person, or idea.
统计代写|SPSS代写代考|Epistemology and the nature of knowledge
One way in which various research approaches differ is in their epistemology. While many quantitative methods courses and books avoid this topic entirely, knowing about the major epistemological perspectives can help clarify how research approaches differ. Epistemology refers to an individual’s beliefs about truth and knowledge. For our purposes, we focus on some key questions: What can we know? How do we generate and validate knowledge? What is the purpose of research? We will briefly overview several major perspectives. We do want to be clear that our brief treatment in this section cannot adequately capture the nuance, diversity, or depth of any of these perspectives, but we intend to highlight the basics of each.
SPSS代写
统计代写|SPSS代写代考|Reading published research and finding gaps
随着您阅读越来越多最近发表的研究，您将开始注意到缺少的内容。有时它会是一个特定的想法、变量或概念，开始感觉卡在你的脑海中，但在已发表的研究中并不存在。其他时候，你会有一些想法，希望找到研究要说的内容，但无法找到关于该主题的太多内容。当然，有时我们认为文献中缺少的东西实际上只是以另一种方式陈述。因此，搜索事物的同义词、不同的短语和替代名称非常重要。然而，随着时间的推移，当您阅读时，您会开始注意到已发表的研究中尚未涉及的领域。这些差距可能是尚未充分研究的人群，似乎缺少的理论模型的一个组成部分，变量研究人员没有充分纳入先前的工作，或重新构建现有问题。这些差距通常是确定研究问题和未来研究问题的好方法。寻找差距并不是确定必要的新研究的唯一方法，但它是这样做的常用方法。
那么，新研究人员应该阅读多少？答案很简单，很多。关于在已发表研究中阅读多少的具体指南因学科和职业目标而异。对于我们正在攻读博士学位的顾问。以研究为导向的职业目标的课程，我们建议在博士期间每周发表三到五篇期刊文章。程序。这种速度有助于学生在开始论文之前阅读足够的内容，以便能够构建全面的文献综述。然而，同样，具体比率会因人、领域和职业目标而异。重要的是继续阅读。另请注意，此阅读可能是课程作业等必读内容的补充，因为此阅读可帮助您在研究问题领域发展特定和高级的专业知识。
阅读已发表研究的一个关键点是作者从各种不同的角度写作。有些人正在使用不同的理论模型，试图使用不同的工具来解释相同的问题。其他时候，这些差异反映了研究概念化和呈现方式的定性、定量和混合方法差异。这些差异也可能与知识理论或认识论有关。这些认识论塑造了截然不同的写作方式以及呈现数据和发现或结果的不同方式。在下一节中，我们将简要描述教育研究中常见的方法论方法：定性方法和定量方法。然后我们转向认识论问题。
统计代写|SPSS代写代考|TYPES OF RESEARCH METHODS
教育研究有两种主要方法：定性和定量。重要的是，它们之间的区别并不像我们对它们的描述那样简单明了。虽然我们提供了一些方法来区分这些类型的研究，但它们并不相互对立。许多研究人员利用定性和定量方法的要素（多方法研究），而其他研究人员则混合了定性和定量方法和分析（混合方法研究）。在实践中，方法之间的界限可能会变得模糊，但本节的目的是提供一些基本意义，即有不同类型的方法可以用不同类型的数据回答不同类型的问题。一般来说，定量研究涉及数字和可以量化（转化为数字）的事物。这本教科书侧重于定量研究。定性研究处理非数字或无法量化的事物（如文本或访谈数据），尽管一些定性研究也包括数字，尤其是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？特别是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？特别是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？
- 可以问什么样的问题？在定量研究中，问题通常围绕群体差异、分数随时间的变化或变量之间的关系。通常，这些问题的重点是解释或预测某种可量化的结果。接受治疗 A 组和接受治疗 B 组之间的测试分数有何不同？注意力如何在三种任务中发生变化？注意力和考试成绩有什么关系？这些问题都是定量问题，都涉及事先指定一个假设并测试该假设是否正确。定性研究回答了非常不同类型的问题。它们通常不涉及经过某种验证测试的预先制定的假设。反而，定性研究通常寻求对某些想法、概念、话语、现象或情况的深入描述和理解。学生如何看待考试的目的？教师如何看待计划课程中的注意力？定性工作通常不会测试群体差异或评估变量之间的关联，而是寻求对特定时刻、情况、概念、人物或想法提供更深入的理解。
统计代写|SPSS代写代考|Epistemology and the nature of knowledge
各种研究方法的不同之处之一在于它们的认识论。虽然许多定量方法课程和书籍完全避免了这个话题，但了解主要的认识论观点可以帮助阐明研究方法的不同之处。认识论是指个人对真理和知识的信念。出于我们的目的，我们关注一些关键问题：我们能知道什么？我们如何生成和验证知识？研究的目的是什么？我们将简要概述几个主要观点。我们确实想明确一点，我们在本节中的简要介绍无法充分捕捉任何这些观点的细微差别、多样性或深度，但我们打算强调每个观点的基础。
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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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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。