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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|Notation and sample considerations

The sample results given in Table $17.1$ were obtained from a single sample of size $N=294$ respondents. Table $17.4$ presents the usual notation for this case. Here $f_{11}$ (or 125 ) is the sample frequency in the first row (females) and column (low income) where the first subscript denotes the row and the second the column. The total for the first row is denoted by $f_{1+}$ (or 183 females) where the “t” in place of the column subscripts symbolizes that we added across the columns. The total for the first column is $f_{+1}$ and for the second column $f_{+2}$. The symbol $f_{i j}$ denotes the observed frequency in an arbitrary row $i$ and column $j$. For a three-way table three subscripts are needed with the third one denoting layer, four-way tables require four subscripts, etc.

If we divide the entire table by $N$ or $f_{++}$, then the resulting values will be the sample proportions denoted by $p_{i j}$ and the sample table of proportions is shown in Table 17.4. The proportion in the $i$ th row and $j$ th column is denoted by $p_{i j}$. The sample proportions are estimates of the population proportions that will be denoted by $\pi_{i j}$. The total sample proportion for the $i$ th row is denoted by

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Tests and models for two-way tables

In order to perform the chi-square test for a single sample, we need to calculate the expected frequencies under the null hypothesis of independence. The expected frequency is given by
$$
\mu_{i j}=N \pi_{i j}
$$
where the Greek letters denote population parameters, $i$ denotes the $i$ th row, and $j$ the $j$ th column. Theoretically, if two events are independent, then the probability of both of them occurring is the product of their individual probabilities. For example, the probability of obtaining two heads when you toss two fair coins is $(1 / 2)(1 / 2)=1 / 4$. If you multiply the probability of an event occurring by the number of trials, then you get the expected number of outcomes of that event. For example, if you toss two fair coins eight times, then the expected number of times in which you obtain two heads is $(8)(1 / 4)=2$ times.

Returning to two-way tables, the expected frequency in the $i j$ th cell when the null hypothesis of independence is true is given by
$$
\mu_{i j}=N \pi_{i+} \pi_{+j}
$$
where $\pi_{i+}$ denotes the marginal probability in the ith row and $\pi_{+j}$ denotes the marginal probability in the $j$ th column. In performing the test, sample proportions estimated from the margins of the table are used in place of the population parameters and their values are compared to the actual frequencies in the interior of the table using the chi-square statistic. For example, for Table 17.1, the expected value in the first cell is
$$
294(183 / 294)(179 / 294)=111.4
$$
which is then compared to the actual frequency of 125 . Here, more females have low income than we would have expected if income and gender were independent.

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Example of a two-way table

The log-linear model for the three-way table can be used to illustrate the different types of independence or lack of association that may exist in multiway tables. The simplest model is given by the complete independence (mutual independence) model. In order to demonstrate the models we will first redo Table $17.2$ in symbols so the correspondence between the symbols and the contents of the table will be clear. We have written Table $17.8$ in terms of the sample proportions that can be computed from a table such as Table $17.2$ by dividing the entries in the entire table by $N$. The marginal table given at the bottom is the sum of the top two-way tables (for layer $C=1$ plus for layer $C=2$ ). If we knew the true probabilities in the population, then the $p_{i j k}$ ‘s would be replaced by $\pi_{i j k}$ ‘s. Here $i$ denotes the $i$ th row, $j$ the $j$ th column, and $k$ the $k$ th layer and a ” $+”$ signifies a sum over that variable. Another marginal table of variable $A$ versus $C$ could be made using the column margins (column labelled Total) of the top two partial layer tables. A third marginal table for variables $B$ and $C$ can be made of the row marginals for the top two partial layer-tables; some programs can produce all of these tables by request.
Next we consider some special cases with and without associations.
Complete independence model
In this case, all variables are unassociated with each other. This is also called mutual independence. The probability in any cell $(i, j, k)$ is then given by
$$
\pi_{i j k}=\pi_{i++} \pi_{+j+} \pi_{++k}
$$
where $\pi_{i++}$ is the marginal probability for the $i$ th row (the lower marginal table row total), $\pi_{+j+}$ is the marginal probability for the $j$ th column (the lower marginal table column total), and $\pi_{++k}$ is the marginal probability for the $k$ th layer (the total for layer 1 and layer 2 tables). The sample estimates for the right side of the equation are $p_{i++}, p_{+j+}$, and $p_{++k}$, which can be found in Table $17.8$.
When complete independence holds, the three-way log-linear model is given by
$$
\log \mu_{i j k}=\lambda+\lambda_{A(i)}+\lambda_{B(j)}+\lambda_{C(k)}
$$
The model includes no parameters that signify an association.

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|Notation and sample considerations

表中给出的样品结果17.1从单个大小样本中获得ñ=294受访者。桌子17.4给出了这种情况下的常用符号。这里F11（或 125 ）是第一行（女性）和第一列（低收入）的样本频率，其中第一个下标表示行，第二个下标表示列。第一行的总数表示为F1+（或 183 位女性），其中“t”代替列下标表示我们在列中添加。第一列的总数是F+1对于第二列F+2. 符号F一世j表示在任意行中观察到的频率一世和列j. 对于三向表需要三个下标，第三个表示层，四向表需要四个下标，依此类推。

如果我们将整个表除以ñ要么F++，则结果值将是表示为的样本比例p一世j比例样本表见表17.4。中的比例一世第行和j第列表示为p一世j. 样本比例是对总体比例的估计，表示为圆周率一世j. 总样本比例一世第行表示为

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Tests and models for two-way tables

为了对单个样本进行卡方检验，我们需要计算独立零假设下的预期频率。预期频率由下式给出
μ一世j=ñ圆周率一世j
其中希腊字母表示人口参数，一世表示一世第行，和j这j第列。理论上，如果两个事件是独立的，那么它们发生的概率就是它们各自概率的乘积。例如，当你投掷两个公平硬币时获得两个正面的概率是(1/2)(1/2)=1/4. 如果您将事件发生的概率乘以试验次数，那么您将得到该事件的预期结果数。例如，如果您将两个公平的硬币抛八次，那么您获得两个正面的预期次数是(8)(1/4)=2次。

回到二维表，预期频率在一世j当独立性的零假设为真时，第 th 个单元格由下式给出
μ一世j=ñ圆周率一世+圆周率+j
在哪里圆周率一世+表示第 i 行的边际概率，并且圆周率+j表示边际概率j第列。在执行测试时，使用从表格边缘估计的样本比例代替总体参数，并使用卡方统计量将它们的值与表格内部的实际频率进行比较。例如，对于表 17.1，第一个单元格中的期望值为
294(183/294)(179/294)=111.4
然后将其与 125 的实际频率进行比较。在这里，如果收入和性别是独立的，那么低收入的女性比我们预期的要多。

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Example of a two-way table

三路表的对数线性模型可用于说明多路表中可能存在的不同类型的独立性或缺乏关联性。最简单的模型由完全独立（相互独立）模型给出。为了演示模型，我们将首先重做表17.2在符号中，因此符号与表格内容之间的对应关系将很清楚。我们写了表17.8根据可以从表格（例如 Table）计算的样本比例17.2通过将整个表中的条目除以ñ. 底部给出的边缘表是顶部双向表的总和（对于层C=1加层C=2）。如果我们知道总体中的真实概率，那么p一世j到的将被替换为圆周率一世j到的。这里一世表示一世扔，j这j第列，和到这到第层和一个”+”表示对该变量的总和。另一个边际变量表一种相对C可以使用顶部两个部分层表的列边距（标记为 Total 的列）来制作。变量的第三个边际表乙和C可以由顶部两个部分层表的行边缘组成；一些程序可以根据要求生成所有这些表。
接下来我们考虑一些有和没有关联的特殊情况。
完全独立模型
在这种情况下，所有变量都是不相关的。这也称为相互独立。任何单元格中的概率(一世,j,到)然后由
圆周率一世j到=圆周率一世++圆周率+j+圆周率++到
在哪里圆周率一世++是边际概率一世th 行（下边缘表行总计），圆周率+j+是边际概率jth 列（下边缘表列总计），以及圆周率++到是边际概率到th 层（第 1 层和第 2 层表的总和）。等式右侧的样本估计值为p一世++,p+j+， 和p++到, 可以在表中找到17.8.
当完全独立成立时，三向对数线性模型由下式给出
日志⁡μ一世j到=λ+λ一种(一世)+λ乙(j)+λC(到)
该模型不包括表示关联的参数。

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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。