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多变量统计分析Multivariate Statistical Analysis关注的是由一些个体或物体的测量数据集组成的数据。样本数据可能是从某个城市的学童群体中随机抽取的一些个体的身高和体重，或者对一组测量数据进行统计处理，例如从两个物种中抽取的鸢尾花花瓣的长度和宽度以及萼片的长度和宽度，或者我们可以研究对一些学生进行的智力测试的分数。
在一个特定的个体上，有p=#$的测量集合。
$n=#$ 观察值 $=$ 样本大小

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• Statistical Computing 统计计算
• 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|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Introduction

Visualizing data is one of the most important things we can do to become familiar with the data. There are often features and patterns in the data that cannot be uncovered with summary statistics alone. There tend to be two forms in which data can be presented; Summary tables are used for comparing exact values between groups for example, and plots for conveying trends and patterns when exact numbers are not always necessary to convey a story. This chapter introduces a series of plot types for both categorical and continuous data. We start with visualizations for a single variable only (univariate), then combinations of two variables (bivariate), and lastly a few examples and discussion of methods for exploring relationships between more than two variables (multivariate). Additional graphs designed for a specific analysis setting are introduced as needed in other chapters of this book.

This chapter uses several data sets described in Appendix A. Specifically, we use the parental HIV and the depression data sets to demonstrate different visualization techniques. Almost all graphics in this chapter are made using R, with Section $4.5$ containing a discussion of graphical capabilities to create these graphs in other statistical software programs.

There are three levels of visualizations that can be created, with examples shown in Figure 4.1a, b and $\mathrm{c}$.

• For your eyes only (4.1a): Made by the analyst, for the analyst, these plots are quick and easy to create, using the default options without any annotation or context. These graphs are meant to be looked at once or twice for exploratory analysis in order to better understand the data.
• For an internal report (4.1b): Some chosen plots are then cleaned up to be shared with others, for example in a weekly team meeting or to be sent to co-investigators participating in the study. These plots need to be capable of standing on their own, but can be slightly less than perfect. Axis labels, titles, colors, annotations and other captions are provided as needed to put the graph in context.
• For publication or external report (4.1c): These are meant to be shared with other stakeholders such as the public, your collaborator(s) or administration. Very few plots make it this far. These plots should have all the “bells and whistles” as they appear in formal reports, and are often saved to an external file of a specific size or file type, with high resolution. For publication in most printed journals and books, figures typically need to be in black and white (possibly grayscale).
  Along with having the audience in mind, it is important to give thought to the purpose of the chart. “The effectiveness of any visualization can be measured according to how well it fulfills the tasks it was designed for.” (A. Cairo, personal communication, Aug 9, 2018).

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|UNIVARIATE DATA

Because stem-leaf plots display the value of every observation in the data set, the data values can be read directly. The first row displays data from 15 to 19 years of age, or, the second half of the 10 s place. Note that this study enrolled only adults, so the youngest possible age is 18 . There are five 18 year olds and five 19 year olds in the data set. From this plot one can get an idea of how the data are distributed and know the actual values (of ages in this example). The second row displays data on ages between 20 and 24 , or the first half of the $20 \mathrm{~s}$. The third row displays data on ages between 25 and 29 , or the second half of the $20 \mathrm{~s}$, and so forth.
Stripcharts
Another type of plot where the value of of every observation in the data set is represented on the graph called a stripchart. Figure $4.6$ depicts the age of an individual in the depression data set as a single dot. The points here have been jittered (where equal values are moved slightly apart from each other) to avoid plotting symbols on top of each other and thus making them difficult or impossible to identify.

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Bivariate data

Each general statistical software package has commands or procedures to produce many, if not all, of the plots or visualizations we describe in this chapter. Table $4.7$ shows which command can be used to produce a particular plot using the three major packages discussed in this book. The full $R$ codes for all tables and plots in this chapter are available on the CRC Press and UCLA web sites (see Appendix A).
Additional notes for Table $4.7$ and most other software command tables in the book:

• R: Entries that are in monospace font are functions within Base R. Entries in normal font are packages that contain functions (not specifically listed here) that are used to create the selected plot. All packages in $\mathrm{R}$ are user written and must be installed prior to use.
• SAS: All entries are individual procedures, called PROCs. Not all are part of BASE SAS. PROC GPLOT, GCHART, and GTL are part of SAS/GRAPH. PROC TEMPLATE is listed here as part of the Graph Template Language, which provides full customization of SAS Graphics.
• SPSS: With the exception of creating tables, all available graphics are best built using the Chart Builder. Table entries provide guidance for the reader to find the appropriate selection. The Chart Builder also has tools to easily change the color and shape of the point (or marker).
• Stata: Options within commands are written in (italics). Entries marked with a dagger ${ }^{\dagger}$ are community-contributed commands.

假设检验代写

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Introduction

可视化数据是我们熟悉数据所能做的最重要的事情之一。数据中通常存在仅通过汇总统计数据无法发现的特征和模式。往往有两种形式可以呈现数据；例如，汇总表用于比较组之间的确切值，以及在不一定需要准确数字来传达故事时传达趋势和模式的图表。本章介绍了用于分类数据和连续数据的一系列绘图类型。我们从仅对单个变量（单变量）的可视化开始，然后是两个变量的组合（双变量），最后是一些示例和讨论用于探索两个以上变量（多变量）之间关系的方法。

本章使用附录 A 中描述的几个数据集。具体来说，我们使用父母 HIV 和抑郁症数据集来演示不同的可视化技术。本章中几乎所有的图形都是用 R 制作的，带有 Section4.5包含在其他统计软件程序中创建这些图表的图形功能的讨论。

可以创建三个级别的可视化，示例如图 4.1a、b 和C.

• 仅供您查看 (4.1a)：由分析师制作，对于分析师而言，这些图可以快速轻松地创建，使用默认选项，无需任何注释或上下文。这些图表旨在进行一次或两次探索性分析，以便更好地理解数据。
• 对于内部报告 (4.1b)：然后清理一些选定的地块以与其他人共享，例如在每周一次的团队会议中或发送给参与研究的共同研究者。这些地块需要能够独立存在，但可能并不完美。根据需要提供轴标签、标题、颜色、注释和其他标题，以将图形置于上下文中。
• 用于发布或外部报告 (4.1c)：这些旨在与其他利益相关者共享，例如公众、您的合作者或管理部门。很少有地块能走到这一步。这些图应该具有正式报告中出现的所有“花里胡哨”，并且通常以高分辨率保存到特定大小或文件类型的外部文件中。对于大多数印刷期刊和书籍中的出版物，图形通常需要黑白（可能是灰度）。
  除了考虑受众之外，考虑图表的目的也很重要。“任何可视化的有效性都可以根据它完成设计任务的程度来衡量。” （A. Cairo，个人通讯，2018 年 8 月 9 日）。

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|UNIVARIATE DATA

由于茎叶图显示了数据集中每个观测值的值，因此可以直接读取数据值。第一行显示 15 到 19 岁的数据，或者说 10 岁的后半部分。请注意，这项研究只招募了成年人，因此可能的最小年龄为 18 岁。数据集中有五个 18 岁和五个 19 岁。从这个图中，人们可以了解数据是如何分布的，并知道实际值（在这个例子中是年龄）。第二行显示 20 到 24 岁之间的数据，即前半部分20 s. 第三行显示 25 到 29 岁之间的数据，即20 s，等等。
条形图
另一种类型的绘图，其中数据集中每个观察值的值都表示在称为条形图的图表上。数字4.6将抑郁症数据集中个体的年龄描述为一个点。这里的点已经过抖动（相等的值彼此稍微分开）以避免将符号绘制在彼此的顶部，从而使它们难以或无法识别。

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Bivariate data

每个通用统计软件包都有命令或程序来生成我们在本章中描述的许多（如果不是全部）图表或可视化。桌子4.7显示了使用本书中讨论的三个主要软件包可以使用哪个命令来生成特定的绘图。完整的R本章中所有表格和图表的代码可在 CRC Press 和 UCLA 网站上找到（见附录 A）。
表的附加说明4.7以及本书中的大多数其他软件命令表：

• R：等宽字体的条目是 Base R 中的函数。普通字体的条目是包含用于创建所选图的函数（此处未具体列出）的包。所有包裹在R是用户编写的，必须在使用前安装。
• SAS：所有条目都是单独的过程，称为 PROC。并非所有都是 BASE SAS 的一部分。PROC GPLOT、GCHART 和 GTL 是 SAS/GRAPH 的一部分。PROC TEMPLATE 在此处作为图形模板语言的一部分列出，它提供 SAS 图形的完全自定义。
• SPSS：除了创建表格之外，所有可用的图形都最好使用图表生成器来构建。表格条目为读者找到合适的选择提供了指导。图表生成器还具有轻松更改点（或标记）颜色和形状的工具。
• Stata：命令中的选项用（斜体）编写。用匕首标记的条目†是社区贡献的命令。

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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。