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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|A regression is an equation
A regression is an equation that represents how a set of factors explains an outcome and how the outcome moves with each factor. It is pretty clear, that there is a positive correlation between education and income; when education is higher, income tends to be higher. And so, a regression model would probably show this positive relationship. But, the regression model does not indicate why the variables move with each other, and so we have not made the case for there being a causal effect or what the magnitude of any causal effect is because there are alternative explanations to why the variables move together. As mentioned above, before concluding that there is causality, we have to rule out other possible explanations first.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The four main objectives for regression analysis
The most common use of regression analysis is to quantify how one factor causally affects another. For example, if a person obtains one additional year of schooling, how much would we expect that person’s income to increase? Or, if a child’s parents divorce, how much would that affect the child’s academic outcomes, on average?
Second, regressions may be used to forecast or predict an outcome. The Army may want to have a good prediction of how many first-year soldiers would attrite (i.e., leave the service for some reason) so that the Army can set optimal recruiting targets for a given year. Or, Google may want to forecast how much space will be needed for Google Drive. The Army and Google would include in a regression model various factors that may help forecast attrition and Google Drive space needed.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Simple Regression Model
The
If you remember 8th grade Algebra, a straight line is represented by the equation:
$$
y=a+b x
$$
where:
- $x$ is the horizontal-axis variable;
- $\gamma$ is the vertical-axis variable;
- $a$ is the $\mathrm{y}$-intercept;
- $b$ is the slope of the line.
A Simple Regression is similar in that there is one $\mathrm{X}$ and one $\mathrm{Y}$ variable. But, it is different in that not all points fall on the straight line. Rather, the Simple Regression line indicates the line that best fits the data. The Simple Regression Model (also known as the Bivariate Regression Model) is:
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} \times X_{i}+\varepsilon_{i}
$$
$$
(i=1,2,3, \ldots, \mathrm{N})
$$
This equation describes each of the $\mathrm{N}$ data points, not just the line. The five components of the model are: - The dependent variable $(Y)$, which is also called the outcome, response variable, regressand, or $Y$ variable. It is the Y-axis variable, or “income”
- The explanatory variable $(X)$, which is also called the independent variable, explanatory variable, treatment variable, regressor, or simply $X$ variable. Personally, I do not like the term “independent variable” because: (1) it is not descriptive of what the variable does; (2) sometimes, the $X$ variable is “dependent” on the dependent (Y) variable or other factors that are related to the dependent variable; and (3) it often gets confused with “dependent variable.” I prefer “explanatory variable” or simply “X variable.” (It is the $\mathrm{X}$-axis variable, or “years-of-schooling” in Figure 2.1.)
- The coefficient on the explanatory variable $\left(\beta_{1}\right)$, which indicates the slope of the regression line, or how the outcome $(Y)$ is estimated to move, on average, with a one-unit change in the explanatory variable $(X)$.
- The intercept term $\left(\beta_{0}\right)$, which indicates the Y-intercept from the regression line, or what the expected value of $Y$ would be when $X=0$. This is sometimes called the “constant” term.
- The error term $(\varepsilon)$, which indicates how far off an individual data point is, vertically, from the true regression line. This occurs because regressions typically cannot perfectly predict the outcome. (Income depends on many things other than years-of-schooling.)
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|A regression is an equation
回归是一个方程，它表示一组因素如何解释结果以及结果如何随每个因素变化。很明显，教育和收入之间存在正相关关系；受教育程度越高，收入往往越高。因此，回归模型可能会显示这种正相关关系。但是，回归模型没有说明变量为什么会相互移动，因此我们没有说明存在因果效应或任何因果效应的大小，因为对于为什么变量一起移动还有其他解释. 如上所述，在断定存在因果关系之前，我们必须先排除其他可能的解释。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The four main objectives for regression analysis
回归分析最常见的用途是量化一个因素如何影响另一个因素。例如，如果一个人再上一年学，我们预计这个人的收入会增加多少？或者，如果孩子的父母离婚，平均而言，这会对孩子的学业成绩产生多大影响？
其次，回归可用于预测或预测结果。陆军可能希望很好地预测有多少一年级士兵会减员（即，由于某种原因离开服役），以便陆军可以为给定年份设定最佳招募目标。或者，Google 可能想要预测 Google Drive 需要多少空间。陆军和谷歌将在回归模型中包含各种可能有助于预测损耗和谷歌驱动器空间所需的因素。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Simple Regression Model
这
如果您还记得 8 年级代数，直线由以下等式表示：
是的=一种+bX
在哪里：
- X是横轴变量；
- C是纵轴变量；
- 一种是个是的-截距;
- b是线的斜率。
简单回归的相似之处在于有一个X和一个是的多变的。但是，不同的是，并非所有点都落在直线上。相反，简单回归线表示最适合数据的线。简单回归模型（也称为二元回归模型）是：
是的一世=b0+b1×X一世+e一世
(一世=1,2,3,…,ñ)
这个等式描述了每个ñ数据点，而不仅仅是线。该模型的五个组成部分是： - 因变量(是的)，也称为结果、响应变量、回归数或是的多变的。它是 Y 轴变量，或“收入”
- 解释变量(X)，也称为自变量、解释变量、处理变量、回归变量，或简称为X多变的。就个人而言，我不喜欢“自变量”一词，因为：（1）它不能描述变量的作用；(2) 有时，X变量“依赖”于因 (Y) 变量或与因变量相关的其他因素；(3) 它经常与“因变量”混淆。我更喜欢“解释变量”或简单的“X变量”。（它是X轴变量，或图 2.1 中的“受教育年限”。）
- 解释变量的系数(b1)，它表示回归线的斜率，或结果如何(是的)估计平均会随着解释变量的一个单位变化而移动(X).
- 截距项(b0)，它表示回归线的 Y 截距，或者是的会是什么时候X=0. 这有时被称为“常数”术语。
- 误差项(e)，它表示单个数据点在垂直方向上与真实回归线的距离。这是因为回归通常不能完美地预测结果。（收入取决于许多其他因素，而不是受教育年限。）
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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。