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多元统计分析被认为是评估地球化学异常与任何单独变量和变量之间相互影响的意义的有用工具。
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- 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|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Strengths of Cords
Crowder et al. (1991) gave this data set, shown here in Table 1.1, as Example 2.3. The figures are breaking strengths of parachute rigging lines after certain treament. This is of some interest to those too impatient to wait for the aeroplane to land. There are 48 observations, of which the last 7 are right censored, indicated by adding $a+$ sign.
The figures here just form a random sample from some distribution, possibly the least-structured form of data and more common in textbooks than practice. Nevertheless, models can be fitted and assessed and, on the odd occasion, useful inferences made.
Boag (1949) listed the data in his Table II, given in Table 1.2. The groups refer to different types of cancer, different treatments, and different hospitals. There were eight groups, listed as $a$ to $h$ in his Figure 1, but only four appear in the table. The first column gives survival time in months: the data are grouped into six-monthly intervals until three years, after which intervals become wider. In group $e$ the count 232 spans interval 0-12 months, and 156 spans 12-24 months, both indicate by a $+$.
Boag was interested in comparing the fits of lognormal and exponential distributions. He computed expected frequencies to set against those observed, and found that chi-square tests accepted the lognormal and rejected the exponential for groups $a, b$, and $c$ but not $e$ (for which the opposite was obtained).
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Catheter Infection
Collett (2003, Table 4.1) presented some data on 13 kidney dialysis patients, each of whom had a catheter inserted to remove waste products from the blood. The original data were used by McGilchrist and Aisbett (1991) to illustrate regression with frailty. If an infection occurs at the entry site, the catheter has to be removed and the area disinfected. The survival time is the number of days until a first infection occurs; pre-infection removal of the catheter for some other reason produces a right-censored time. Among the other variables recorded were age (years) and sex $(1=$ male, $2=$ female). Collett fitted a Cox proportional hazards model (Section 5.2) and found that sex, but not age, was a significant factor; one can only speculate. He then went on to illustrate the computation and interpretation of various types of residuals.
Table $1.3$ gives some artificial data on 27 patients of the same general type as Collett’s. Here, tim is time and cns is the censoring indicator ( 0 for a right-censored time, 1 for an observed time); observation on each patient was terminated at 28 days, so tim $=28$ entails $c n s=0$. The data will be used for illustration below.
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Inspecting the Data with R
This section and the ones following are for R-novices. If you are among the large number of statisticians more experienced than I am with $R$, go directly to Chapter 2; do not pass GO; do not collect $£ 200$.
I will assume that you have R set up on your computer. Otherwise, and if you do not know how to download it and set it up, phone a friend-I did. If you, like me, grew up in the days before personal computers, when man first stood erect and started to use tools, you will probably need to be guided through abstruse concepts such as working directories. Everitt and Hothorn (2010) tell you how to do it all in plain English that even I can understand. Venables and Ripley (1999) is also highly recommended-when all else fails, read the instructions! (Mrs. Crowder once forced me to stop the car, after driving round in circles for an hour, and ask for directions.)
Incidentally, to perform various data analyses throughout this book, functions have been coded in R; they are available on the Web site referred to in the Preface. There is certainly no claim that they are superior to ones available elsewhere, in the CRAN collection, for instance. But it is often quicker to write your own function than to spend hours searching lists of packages for one that does the job you want. What writing your own code does do, too, is to force you to get to grips with the particular technique better. It also enables you to arrange things as you want them to be arranged. Mainly, it is good practice for tackling data for which there is no off-the-shelf software. How many inappropriate statistical analyses are performed simply because there’s a readily available program that does it?
For illustration let us apply $\mathrm{R}$ to the catheter data (Table 1.3). First, the data should be set up in a plain text file, say catheter 1. dat. The standard format is
id age sex tim ens
1232220
$\begin{array}{lllll}2 & 21 & 1 & 9 & 1\end{array}$
$\begin{array}{llll}27 & 62 & 1 & 10\end{array}$
The data file has a header row at the top, giving names to the columns, and then 27 rows of figures. The file must occupy the current working directory, as defined in your R setup. Now the data must be loaded into $R$ : in the R-window type
dmx=read. table(‘catheter 1, dat’, headerm $)$; attach $(\operatorname{dmx})$; dmx; *input and check data
The option header $=T$ (T means True) indicates that there is a header in the data file (use header $=\mathrm{F}$ if not). The $27 \times 5$ data matrix will now be stored as $\mathrm{dmx}$ : this is created as a list variable. (In a moment of weakness I did once look it up in the manual, which has a whole chapter on lists and data frames, but too long to actually read.) The command attach (dmx) makes the columns accessible for further processing, for example, age is now a numerical vector of length 27. Sometimes you need to force a list to become numeric: this can be done with $d m x=a s$. numeric (unlist $(d m x)$ ). The # symbol indicates a comment: the rest of the line is ignored by the processor. The semicolon separates commands on the same line: some users prefer to have a new line for each command.
Now try some R commands: type the following, one at a time (pressing the Enter key after each), and see what you get:
age; mean(age); avagemean(age); avage; var(age); summary (dmx);
agf=sort(age); agf; agf [1]; hist(age); plot(age,tim); pairs(dmx);
Try variations to see what works and what does not. Incidentally, I just use $=$ in $R$ commands rather than $<-$ because (a) I am more used to it, (b) it is easier to type, and (c) I cannot rid myself of the feeling that $y<-x$ means that $y$ is less than $-x$. If you come across an unfamilar function, such as $y=$ wotsthisdo $(x)$, look it up online by typing help (wotsthisdo). Many more functions can be found in the online manual and in Venables and Ripley (1999).
You will soon decide to type your commands into a text file and just paste them into the $\mathrm{R}$ window: this can save a lot of frustration in retyping to correct minor errors. Throughout this book I will use $\mathrm{R}$ for data processing. My listings of R-code are basic and without frills, reflecting my own level in competence. Aficionados will spot slicker ways of doing things. However, there is a case for transparency, hoping to keep down the number of mistakes. One small tip that might come in handy is as follows: after the customary cursing of the computer for daring to produce errors with your code, close the R-window and start again, sometimes previous assignations can corrupt the current run.
多元统计分析代写
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Strengths of Cords
克劳德等人。(1991) 给出了这个数据集，如表 1.1 所示，作为示例 2.3。这些数字是经过一定处理后降落伞索具的断裂强度。这对于那些迫不及待地等待飞机着陆的人来说有些兴趣。有 48 个观测值，其中最后 7 个是右删失的，通过添加表示一种+符号。
这里的数字只是从某种分布中形成的随机样本，可能是结构最少的数据形式，在教科书中比在实践中更常见。然而，模型可以被拟合和评估，并且在奇怪的情况下，可以做出有用的推论。
Boag (1949) 在他的表 II 中列出了数据，如表 1.2 所示。这些组指的是不同类型的癌症、不同的治疗方法和不同的医院。共有八组，列为一种到H在他的图 1 中，但表中只出现了四个。第一列给出了以月为单位的生存时间：数据被分组为每六个月的间隔，直到三年，之后间隔变得更宽。在组中和计数 232 跨越 0-12 个月，而 156 跨越 12-24 个月，两者都由+.
Boag 对比较对数正态分布和指数分布的拟合很感兴趣。他计算了预期频率以与观察到的频率进行对比，并发现卡方检验接受对数正态并拒绝组的指数一种,b， 和C但不是和（获得相反的结果）。
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Catheter Infection
Collett（2003 年，表 4.1）提供了 13 名肾透析患者的一些数据，每位患者都插入了一根导管以清除血液中的废物。McGilchrist 和 Aisbett (1991) 使用原始数据来说明衰弱的回归。如果进入部位发生感染，则必须移除导管并对该区域进行消毒。存活时间是第一次感染发生前的天数；由于某些其他原因在感染前移除导管会产生右删失时间。记录的其他变量包括年龄（岁）和性别(1=男性，2=女性）。Collett 拟合了 Cox 比例风险模型（第 5.2 节），发现性别而非年龄是一个重要因素；只能推测。然后他继续说明各种残差的计算和解释。
桌子1.3给出了 27 名与 Collett 的一般类型相同的患者的一些人工数据。这里，tim 是时间，cns 是删失指标（0 代表右删失时间，1 代表观察时间）；对每位患者的观察在 28 天时终止，因此 tim=28包含Cns=0. 以下数据将用于说明。
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本节和以下内容适用于 R 新手。如果您是众多比我更有经验的统计学家中的一员R，直接进入第2章；不通过 GO；不收集££200.
我将假设您在计算机上设置了 R。否则，如果您不知道如何下载和设置它，请给朋友打电话——我做过。如果你和我一样，是在个人电脑出现之前长大的，当人类第一次站起来开始使用工具的时候，你可能需要了解一些深奥的概念，比如工作目录。Everitt and Hothorn (2010) 告诉你如何用连我都能理解的简单英语来做这一切。还强烈推荐 Venables 和 Ripley (1999) – 当所有其他方法都失败时，请阅读说明！（克劳德太太有一次强迫我在兜了一小时后停下车，问路。）
顺便说一句，为了在本书中执行各种数据分析，函数已经用 R 编码。它们可在前言中提到的网站上找到。当然，没有人声称它们优于其他地方的产品，例如在 CRAN 收藏中。但是，编写自己的函数通常比花费数小时在包列表中搜索能够完成所需工作的包更快。编写自己的代码的作用也是迫使您更好地掌握特定技术。它还使您能够按照自己的意愿安排事物。主要是，处理没有现成软件的数据是一种很好的做法。有多少不恰当的统计分析仅仅因为有一个现成的程序可以做到这一点？
为了说明，让我们申请R导管数据（表 1.3）。首先，数据应设置在纯文本文件中，例如导管 1.dat。标准格式是
id age sex tim ens
1232220
221191
2762110
数据文件的顶部有一个标题行，为列命名，然后是 27 行数字。该文件必须占据 R 设置中定义的当前工作目录。现在必须将数据加载到R: 在 R 窗口中输入
dmx=read。table(‘导管 1, dat’, headerm); 附(dmx); dmx; *输入和检查数据
选项头=吨(T 表示 True) 表示数据文件中有表头（使用表头=F如果不）。这27×5数据矩阵现在将存储为d米X：这是作为列表变量创建的。（有一次我在手册中查了一下，其中有一整章是关于列表和数据框的，但是太长而无法真正阅读。）命令 attach (dmx) 使列可以访问以进行进一步处理，例如例如，age 现在是长度为 27 的数字向量。有时您需要强制列表变为数字：这可以通过d米X=一种s. 数字（未列出(d米X)）。# 符号表示注释：处理器忽略该行的其余部分。分号分隔同一行中的命令：一些用户喜欢为每个命令换行。
现在尝试一些 R 命令：键入以下内容，一次一个（在每个之后按 Enter 键），然后看看你得到了什么：
age; 平均年龄）; avagemean（年龄）；野蛮的；变量（年龄）；摘要（dmx）；
agf=排序（年龄）；agf; agf [1]；历史（年龄）；情节（年龄，蒂姆）；对（dmx）；
尝试变化，看看哪些有效，哪些无效。顺便说一句，我只是使用=在R命令而不是<−因为（a）我更习惯了，（b）打字更容易，（c）我无法摆脱那种感觉是<−X意思是是小于−X. 如果您遇到不熟悉的功能，例如是=wotsthisdo(X), 通过键入帮助 (wotsthisdo) 在线查找。更多功能可以在在线手册和 Venables 和 Ripley (1999) 中找到。
您很快就会决定将命令输入到文本文件中，然后将它们粘贴到R窗口：这可以在重新键入以纠正小错误时节省很多挫败感。在本书中，我将使用R用于数据处理。我的 R 代码列表是基本的，没有多余的装饰，反映了我自己的能力水平。爱好者会发现更巧妙的做事方式。但是，有一个透明的案例，希望减少错误的数量。一个可能会派上用场的小技巧如下：在习惯性地诅咒计算机敢于用你的代码产生错误之后，关闭 R 窗口并重新开始，有时以前的分配可能会破坏当前的运行。
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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。