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似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。
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统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|LASSO for Location Parameter
In this section, we define the LASSO estimator of $\theta$ introduced by Tibshirani (1996) in connection with the regression model.
Theorem 2.1 The LASSO estimator of $\theta$ is defined by
$$
\begin{aligned}
\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda) &=\operatorname{argmin}{\theta}\left{\left|Y-\theta 1_{n}\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right} \
&=\operatorname{sgn}\left(\tilde{\theta}{n}\right)\left(\left|\tilde{\theta}{n}\right|-\lambda \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)^{+}
\end{aligned}
$$
Proof: The derivative of objective function inside $\left{\left|Y-\theta \mathbf{1}{n}\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right}$ is given by $$ -2 \mathbf{1}{n}^{\top}\left(Y-\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}} \mathbf{1}{n}\right)+2 \lambda \sqrt{n} \sigma \operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}\right)=0 $$ or $$ \hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)-\ddot{\theta}{n}+\lambda \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}\right)=0, \quad \ddot{\theta}{n}=\bar{Y} $$ or $$ \frac{\sqrt{n} \hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)}{\sigma}-\frac{\sqrt{n} \tilde{\theta}{n}}{\sigma}+\lambda \operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)\right)=0 .
$$
(i) If $\operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)\right)=1$, then Eq. (2.24) reduces to $$ \frac{\sqrt{n}}{\sigma} \hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)-\frac{\sqrt{n} \tilde{\theta}{n}}{\sigma}+\lambda=0 . $$ Hence, using (2.21) $$ 0<\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\left(Z_{n}-\lambda\right)=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\left(\left|Z_{n}\right|-\lambda\right),
$$
with $Z_{n}>0$ and $\left|Z_{n}\right|>\lambda$.
(ii) If $\operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(k)\right)=-1$, then we have $$ 0>\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\left(Z_{n}+\lambda\right)=-\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\left(\left|Z_{n}\right|-\lambda\right) .
$$
(iii) If $\operatorname{sgn}\left(\hat{\theta}{n}^{\text {LAsso }}(\lambda)\right)=0$, we have $-Z{n}+\lambda \gamma=0, \gamma \in(-1,1)$. Hence, we obtain $Z_{n}=\lambda \gamma$, which implies $\left|Z_{n}\right|<\lambda$.
Combining (i)–(iii), we obtain
$$
\hat{\theta}{n}^{\operatorname{LASsO}}(\lambda)=\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \operatorname{sgn}\left(Z{n}\right)\left(\left|Z_{n}\right|-\lambda\right)^{+} .
$$
Donoho and Johnstone (1994) defined this estimator as the “soft threshold estimator” (STE).
统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|Stein-Type Estimation of Location Parameter
The PT heavily depends on the critical value of the test that $\theta$ may be zero. Thus, due to down effect of discreteness of the PTE, we define the Stein-type estimator of $\theta$ as given here assuming $\sigma$ is known
$$
\begin{aligned}
\hat{\theta}{n}^{5} &=\tilde{\theta}{n}\left(1-\lambda\left|Z_{n}\right|^{-1}\right), \quad Z_{n}=\frac{\sqrt{n} \tilde{\theta}{n}}{\sigma} \ &=\tilde{\theta}{n}\left(1-\frac{\lambda \sigma}{\sqrt{n}\left|\tilde{\theta}{n}\right|}\right) \ &=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\left(Z{n}-\lambda \operatorname{sgn}\left(Z_{n}\right)\right), \quad Z_{n} \sim \mathcal{N}(\Delta, 1), \quad \Delta=\frac{\sqrt{n} \theta}{\sigma} .
\end{aligned}
$$
The bias of $\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}$ is $-\frac{\lambda \sigma}{n}[2 \Phi(\Delta)-1]$, and the MSE of $\hat{\theta}{n}^{\mathrm{s}}$ is given by
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{5}\right) &=\mathbb{E}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}-\theta\right)^{2}=\mathbb{E}\left[\tilde{\theta}{n}-\theta\right]^{2}+\frac{\lambda^{2} \sigma^{2}}{n}-2 \frac{\lambda \sigma}{\sqrt{n}} \mathbb{E}\left[Z{n} \operatorname{sgn}\left(Z_{n}\right)\right] \
&=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1+\lambda^{2}-2 \lambda \sqrt{\frac{2}{\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}\right]
\end{aligned}
$$
The value of $\lambda$ that minimizes $\operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{5}, \theta\right)$ is $\lambda{0}=\sqrt{\frac{2}{\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}$, which is a decreasing function of $\Delta^{2}$ with a maximum at $\Delta=0$ and maximum value $\sqrt{\frac{2}{\pi}}$. Hence, the optimum value of MSE is
$$
\operatorname{MSE}{\text {opt }}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}\right)=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] .
$$
The REff compared to LSE, $\tilde{\theta}{n}$ is $$ \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}: \tilde{\theta}{n}\right)=\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right]^{-1} . $$ In general, the $\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{s}}: \tilde{\theta}{n}\right)$ decreases from $\left(1-\frac{2}{\pi}\right)^{-1}$ at $\Delta^{2}=0$, then it crosses the 1 -line at $\Delta^{2}=2 \log 2$, and for $0<\Delta^{2}=2 \log 2$, $\hat{\theta}{n}^{\mathrm{s}}$ performs better than $\tilde{\theta}_{n^{*}}$
统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|Comparison of LSE, PTE, Ridge, SE, and LASSO
We know the following MSE from previous sections:
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}\left(\tilde{\theta}{n}\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n} \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{PT}}(\lambda)\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n}{[\Phi(\lambda-\Delta)+\Phi(\lambda+\Delta)]\
&+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \
&\left.+\Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right}
\end{aligned}
$$
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}(k)\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n(1+k)^{2}}\left(1+k^{2} \Delta^{2}\right) \ &=\frac{\sigma^{2}}{n} \frac{\Delta^{2}}{1+\Delta^{2}}, \quad \text { for } k=\Delta^{-2} \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] \
\operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n} \rho{\mathrm{ST}}(\lambda, \Delta), \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} .
\end{aligned}
$$
Hence, the REff expressions are given by
$$
\begin{aligned}
\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{pT}}(\alpha): \tilde{\theta}{n}\right)=&{[\tilde{\Phi}(\lambda-\Delta)+\tilde{\Phi}(\lambda+\Delta)]\
&+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \
&\left.+\Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right}^{-1} \
\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}\left(\Delta^{2}\right): \tilde{\theta}{n}\right)=& 1+\frac{1}{\Delta^{2}} \
\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}, \tilde{\theta}{n}\right)=& {\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right]^{-1} } \
\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda): \tilde{\theta}{n}\right)=& \rho_{\mathrm{ST}}^{-1}(\lambda, \Delta) \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} .
\end{aligned}
$$
It is seen from Table $2.1$ that the RRE dominates all other estimators uniformly and LASSO dominates UE, PTE, and $\hat{\theta}{n}^{\mathrm{PT}}>\hat{\theta}{n}^{\mathrm{s}}$ in an interval near 0 .
似然估计代考
统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|LASSO for Location Parameter
在本节中，我们定义了 LASSO 估计量θ由 Tibshirani (1996) 在回归模型中引入。
定理 2.1 的 LASSO 估计量θ定义为
\begin{aligned} \hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda) &=\operatorname{argmin}{\theta}\left{\left|Y-\theta 1_{n }\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right} \ &=\operatorname{sgn}\left(\tilde{\theta}{n}\right)\左(\left|\tilde{\theta}{n}\right|-\lambda \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)^{+} \end{对齐}\begin{aligned} \hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda) &=\operatorname{argmin}{\theta}\left{\left|Y-\theta 1_{n }\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right} \ &=\operatorname{sgn}\left(\tilde{\theta}{n}\right)\左(\left|\tilde{\theta}{n}\right|-\lambda \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)^{+} \end{对齐}
证明：内部目标函数的导数\left{\left|Y-\theta \mathbf{1}{n}\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right}\left{\left|Y-\theta \mathbf{1}{n}\right|^{2}+2 \lambda \sqrt{n} \sigma|\theta|\right}是（谁）给的−21n⊤(是−θ^n大号一种小号小号这1n)+2λnσsgn(θ^n大号一种小号小号这)=0或者θ^n大号一种小号小号这(λ)−θ¨n+λσnsgn(θ^n大号一种小号小号这)=0,θ¨n=是¯或者nθ^n大号一种小号小号这(λ)σ−nθ~nσ+λsgn(θ^n大号一种小号小号这(λ))=0.
(一) 如果sgn(θ^n大号一种小号小号这(λ))=1，然后等式。（2.24）减少到nσθ^n大号一种小号小号这(λ)−nθ~nσ+λ=0.因此，使用 (2.21)0<θ^n大号一种小号小号这(λ)=σn(从n−λ)=σn(|从n|−λ),
和从n>0和|从n|>λ.
(ii) 如果sgn(θ^n大号一种小号小号这(ķ))=−1，那么我们有0>θ^n大号一种小号小号这(λ)=σn(从n+λ)=−σn(|从n|−λ).
(iii) 如果sgn(θ^n套索 (λ))=0， 我们有−从n+λC=0,C∈(−1,1). 因此，我们得到从n=λC，这意味着|从n|<λ.
结合 (i)-(iii)，我们得到
θ^n套索(λ)=σnsgn(从n)(|从n|−λ)+.
Donoho 和 Johnstone (1994) 将此估计器定义为“软阈值估计器”(STE)。
统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|Stein-Type Estimation of Location Parameter
PT 在很大程度上取决于测试的临界值，即θ可能为零。因此，由于 PTE 离散性的下降效应，我们定义了θ如此处给出的假设σ已知
θ^n5=θ~n(1−λ|从n|−1),从n=nθ~nσ =θ~n(1−λσn|θ~n|) =σn(从n−λsgn(从n)),从n∼ñ(Δ,1),Δ=nθσ.
的偏见θ^n小号是−λσn[2披(Δ)−1], 和 MSEθ^ns是（谁）给的
\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{5}\right) &=\mathbb{E}\left(\hat{\theta}{n}^{ \mathrm{S}}-\theta\right)^{2}=\mathbb{E}\left[\tilde{\theta}{n}-\theta\right]^{2}+\frac{\lambda ^{2} \sigma^{2}}{n}-2 \frac{\lambda \sigma}{\sqrt{n}} \mathbb{E}\left[Z{n} \operatorname{sgn}\left (Z_{n}\right)\right] \ &=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1+\lambda^{2}-2 \lambda \sqrt{\frac{2} {\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}\right] \end{aligned}\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{5}\right) &=\mathbb{E}\left(\hat{\theta}{n}^{ \mathrm{S}}-\theta\right)^{2}=\mathbb{E}\left[\tilde{\theta}{n}-\theta\right]^{2}+\frac{\lambda ^{2} \sigma^{2}}{n}-2 \frac{\lambda \sigma}{\sqrt{n}} \mathbb{E}\left[Z{n} \operatorname{sgn}\left (Z_{n}\right)\right] \ &=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1+\lambda^{2}-2 \lambda \sqrt{\frac{2} {\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}\right] \end{aligned}
的价值λ最小化MSE(θ^n5,θ)是\lambda{0}=\sqrt{\frac{2}{\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}\lambda{0}=\sqrt{\frac{2}{\pi}} \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}，这是一个减函数Δ2最大在Δ=0和最大值2圆周率. 因此，MSE 的最佳值为
\operatorname{MSE}{\text {opt }}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}\right)=\frac{\sigma^{2}}{n}\左[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] 。\operatorname{MSE}{\text {opt }}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}\right)=\frac{\sigma^{2}}{n}\左[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] 。
REff 与 LSE 相比，θ~n是\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}: \tilde{\theta}{n}\right)=\left[1-\frac{2}{ \pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right]^{-1} 。\operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}: \tilde{\theta}{n}\right)=\left[1-\frac{2}{ \pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right]^{-1} 。一般来说，REff(θ^ns:θ~n)从减少(1−2圆周率)−1在Δ2=0，然后它穿过 1 线在Δ2=2日志2，并且对于0<Δ2=2日志2, θ^ns表现优于θ~n∗
统计代写|似然估计作业代写Probability and Estimation代考|Comparison of LSE, PTE, Ridge, SE, and LASSO
我们从前面的部分中知道了以下 MSE：
\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\tilde{\theta}{n}\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n} \ \operatorname{MSE}\left(\帽子{\theta}{n}^{\mathrm{PT}}(\lambda)\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n}{[\Phi(\lambda-\Delta)+ \Phi(\lambda+\Delta)]\ &+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \ &\left.+\ Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right} \end{对齐}\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\tilde{\theta}{n}\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n} \ \operatorname{MSE}\left(\帽子{\theta}{n}^{\mathrm{PT}}(\lambda)\right)=& \frac{\sigma^{2}}{n}{[\Phi(\lambda-\Delta)+ \Phi(\lambda+\Delta)]\ &+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \ &\left.+\ Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right} \end{对齐}\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}(k)\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n (1+k)^{2}}\left(1+k^{2} \Delta^{2}\right) \ &=\frac{\sigma^{2}}{n} \frac{\Delta ^{2}}{1+\Delta^{2}}, \quad \text { for } k=\Delta^{-2} \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n} ^{\mathrm{S}}\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{- \Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)\对) &=\frac{\sigma^{2}}{n} \rho{\mathrm{ST}}(\lambda, \Delta), \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} 。\end{对齐}\begin{aligned} \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}(k)\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n (1+k)^{2}}\left(1+k^{2} \Delta^{2}\right) \ &=\frac{\sigma^{2}}{n} \frac{\Delta ^{2}}{1+\Delta^{2}}, \quad \text { for } k=\Delta^{-2} \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n} ^{\mathrm{S}}\right) &=\frac{\sigma^{2}}{n}\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{- \Delta^{2} / 2\right}-1\right)\right] \ \operatorname{MSE}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda)\对) &=\frac{\sigma^{2}}{n} \rho{\mathrm{ST}}(\lambda, \Delta), \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} 。\end{对齐}
因此，REff 表达式由下式给出
\begin{aligned} \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{pT}}(\alpha): \tilde{\theta}{n}\right)=&{ [\波浪号{\Phi}(\lambda-\Delta)+\波浪号{\Phi}(\lambda+\Delta)]\ &+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\ lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \ &\left.+\Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right}^ {-1} \ \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}\left(\Delta^{2}\right): \tilde{\theta}{ n}\right)=& 1+\frac{1}{\Delta^{2}} \ \算子名{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}, \波浪线{\theta}{n}\right)=& {\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}- 1\right)\right]^{-1} } \ \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda): \tilde{\theta} {n}\right)=& \rho_{\mathrm{ST}}^{-1}(\lambda, \Delta) \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} 。\end{对齐}\begin{aligned} \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{pT}}(\alpha): \tilde{\theta}{n}\right)=&{ [\波浪号{\Phi}(\lambda-\Delta)+\波浪号{\Phi}(\lambda+\Delta)]\ &+(\lambda-\Delta) \phi(\lambda-\Delta)+(\ lambda+\Delta) \phi(\lambda+\Delta) \ &\left.+\Delta^{2}[\Phi(\lambda-\Delta)-\Phi(-\lambda-\Delta)]\right}^ {-1} \ \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{RR}}\left(\Delta^{2}\right): \tilde{\theta}{ n}\right)=& 1+\frac{1}{\Delta^{2}} \ \算子名{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{S}}, \波浪线{\theta}{n}\right)=& {\left[1-\frac{2}{\pi}\left(2 \exp \left{-\Delta^{2} / 2\right}- 1\right)\right]^{-1} } \ \operatorname{REff}\left(\hat{\theta}{n}^{\mathrm{LASSO}}(\lambda): \tilde{\theta} {n}\right)=& \rho_{\mathrm{ST}}^{-1}(\lambda, \Delta) \quad \lambda=\sqrt{2 \log 2} 。\end{对齐}
从表中可以看出2.1RRE 一致地支配所有其他估计器，LASSO 支配 UE、PTE 和θ^n磷吨>θ^ns在 0 附近的区间内。
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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。