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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|Chapter outline

Multiple regression is performed when an investigator wishes to examine the relationship between a single dependent (outcome) variable $Y$ and a set of independent (predictor or explanatory) variables $X_{1}$ to $X_{P}$. The dependent variable $Y$ is of the continuous type. The $X$ variables are also usually continuous, although they can be discrete.

In Section $8.2$ the two basic models used for multiple regression are introduced and a data example is given in the next section. The background assumptions, model, and necessary formulas for the fixed- $X$ model are given in Section $8.4$, while Section $8.5$ provides the assumptions and additional formulas for statistics that can be used for the variable- $X$ model. Tests to assist in interpreting the fixed- $X$ model are presented in Section $8.6$ and similar information is given for the variable- $X$ model in Section 8.7. Section $8.8$ discusses the use of residuals to evaluate whether the model is appropriate and to find outliers. Three methods of changing the model to make it more appropriate for the data are given in that section: transformations, polynomial regression, and interaction terms. Multicollinearity is defined and methods for recognizing it are also explained in Section 8.8. Section $8.9$ presents several other options available when performing regression analysis, namely, regression through the origin, weighted regression, and testing whether two subgroups’ regressions are equal. Section $8.10$ discusses how the numerical results in this chapter were obtained using Stata and SAS, and a table is included that summarizes the options available in the software programs used in this book. Section $8.11$ explains what to watch out for when performing a multiple regression analysis.
There are two additional chapters in this book on multiple linear regression analysis. Chapter 9 presents methodology used to choose independent or predictor variables when the investigator is uncertain which variables to include in the model. Chapter 10 discusses missing values and dummy variables (used when some of the independent variables are discrete), and gives methods for handling multicollinearity.

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

In Chapter 7 the data for fathers from the lung function data set were analyzed. These data fit the variable- $X$ case. Height was used as the $X$ variable in order to predict FEV1, and the following equation was obtained:
FEV1 $=-4.087+0.118$ (height in inches)
However, FEV1 tends to decrease with age for adults, so we should be able to predict it better if we use both height and age as independent variables in a multiple regression equation. We expect the slope coefficient for age to be negative and the slope coefficient for height to be positive.

A geometric representation of the simple regression of FEV1 on age and height, respectively, is shown in Figures 8.1a and 8.1b. The multiple regression equation is represented by a plane, as shown in Figure 8.1c. Note that the plane slopes upward as a function of height and downward as a function of age. A hypothetical individual whose FEV1 is large relative to his age and height appears above both simple regression lines as well as above the multiple regression plane.

For illustration purposes Figure $8.2$ shows how a plane can be constructed. Constructing such a regression plane involves the following steps.

1. Draw lines on the $X_{1}, Y$ wall, setting $X_{2}=0$.
2. Draw lines on the $X_{2}, Y$ wall, setting $X_{1}=0$.
3. Drive nails in the walls at the lines drawn in steps 1 and 2 .
4. Connect the pairs of nails by strings and tighten the strings.
   The resulting strings in step 4 form a plane. This plane is the regression plane of $Y$ on $X_{1}$ and $X_{2}$. The mean of $Y$ at a given $X_{1}$ and $X_{2}$ is the point on the plane vertically above the point $X_{1}, X_{2}$.
   Data for the fathers in the lung function data set were analyzed by Stata. The following descriptive statistics were generated using the summarize command:
   $\begin{array}{lrrrrr}\text { Variable } & \text { Obs } & \text { Mean } & \text { Std.Dev } & \text { Minimum } & \text { Maximum } \ \text { Age } & 150 & 40.13 & 6.89 & 26.00 & 59.00 \ \text { Height } & 150 & 69.26 & 2.78 & 61.00 & 76.00 \ \text { FEV1 } & 150 & 4.09 & 0.65 & 2.50 & 5.85\end{array}$
   The regress command from Stata produced the following regression equation:
   $$
   \mathrm{FEV} 1=-2.761-0.027(\text { age })+0.114(\text { height })
   $$

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Regression methods: fixed- $X$ case

In this section we present the background assumptions, model, and formulas necessary for an understanding of multiple linear regression for the fixed- $X$ case. Computations can become tedious when there are several independent variables, so we assume that you will obtain output from a packaged computer program. Therefore we present a minimum of formulas and place the main emphasis on the techniques and interpretation of results. This section is slow reading and requires concentration.
Since there is more than one $X$ variable, we use the notation $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{P}$ to represent $P$ possible variables. In packaged programs these variables may appear in the output as $\mathbf{X}(1), \mathbf{X} 1$, VAR 1, etc. For the fixed- $X$ case, values of the $X$ variables are assumed to be fixed in advance in the sample. At each combination of levels of the $X$ variables, we conceptualize a distribution of the values of $Y$. This distribution of $Y$ values is assumed to have a mean value equal to $\alpha+\beta_{1} X_{1}+\beta_{2} X_{2}+\cdots+\beta_{P} X_{P}$ and a variance equal to $\sigma^{2}$ at given levels of $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{P}$.

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|Chapter outline

当研究人员希望检查单个因（结果）变量之间的关系时，执行多元回归和和一组独立（预测或解释）变量X1到X磷. 因变量和是连续型。这X变量通常也是连续的，尽管它们可以是离散的。

在部分8.2介绍了用于多元回归的两个基本模型，下一节给出了数据示例。固定的背景假设、模型和必要的公式X模型在部分给出8.4, 而部分8.5提供可用于变量的统计假设和附加公式-X模型。帮助解释固定的测试X模型在第8.6并且为变量提供了类似的信息-X第 8.7 节中的模型。部分8.8讨论了使用残差来评估模型是否合适并找出异常值。该部分给出了三种更改模型以使其更适合数据的方法：变换、多项式回归和交互项。定义了多重共线性，识别它的方法也在第 8.8 节中解释。部分8.9提供了执行回归分析时可用的其他几个选项，即通过原点回归、加权回归以及测试两个子组的回归是否相等。部分8.10讨论如何使用 Stata 和 SAS 获得本章中的数值结果，并包含一个表格，总结了本书中使用的软件程序中可用的选项。部分8.11解释了执行多元回归分析时要注意的事项。
本书中还有两章是关于多元线性回归分析的。第 9 章介绍了当研究者不确定模型中包含哪些变量时用于选择自变量或预测变量的方法。第 10 章讨论了缺失值和虚拟变量（当一些自变量是离散的时使用），并给出了处理多重共线性的方法。

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

在第 7 章中，分析了来自肺功能数据集的父亲数据。这些数据符合变量-X案子。高度被用作X变量以预测 FEV1，并获得以下等式：
FEV1=−4.087+0.118（以英寸为单位的身高）
然而，对于成年人来说，FEV1 往往会随着年龄的增长而降低，因此如果我们在多元回归方程中同时使用身高和年龄作为自变量，我们应该能够更好地预测它。我们预计年龄的斜率系数为负，身高的斜率系数为正。

图 8.1a 和 8.1b 分别显示了 FEV1 对年龄和身高的简单回归的几何表示。多元回归方程用一个平面表示，如图 8.1c 所示。请注意，平面向上倾斜是高度的函数，向下倾斜是年龄的函数。FEV1 相对于他的年龄和身高较大的假设个体出现在简单回归线和多元回归平面之上。

出于说明目的图8.2展示了如何构建飞机。构建这样一个回归平面涉及以下步骤。

1. 在上面画线X1,和墙壁, 设置X2=0.
2. 在上面画线X2,和墙壁, 设置X1=0.
3. 在步骤 1 和 2 中绘制的线处将钉子钉入墙壁。
4. 用绳子连接成对的钉子并拉紧绳子。
   步骤 4 中生成的字符串形成一个平面。这个平面是回归平面和在X1和X2. 的平均值和在给定的X1和X2是平面上垂直于该点上方的点X1,X2.
   Stata分析了肺功能数据集中父亲的数据。使用 summarise 命令生成以下描述性统计信息：
    多变的  笔记  意思是  Std.Dev  最低限度  最大   年龄 15040.136.8926.0059.00  高度 15069.262.7861.0076.00  FEV1 1504.090.652.505.85
   来自 Stata 的回归命令产生以下回归方程：
   F和五1=−2.761−0.027( 年龄 )+0.114( 高度 )

统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Regression methods: fixed-X案子

在本节中，我们将介绍理解固定-多元线性回归所必需的背景假设、模型和公式。X案子。当有多个自变量时，计算可能会变得乏味，因此我们假设您将从打包的计算机程序中获得输出。因此，我们提出了最少的公式，并将主要重点放在技术和结果的解释上。本节阅读速度较慢，需要集中注意力。
因为不止一个X变量，我们使用符号X1,X2,…,X磷代表磷可能的变量。在打包的程序中，这些变量可能会在输出中显示为X(1),X1，VAR 1等。对于固定-X的情况下，的值X假设变量在样本中是预先固定的。在每个级别的组合X变量，我们将值的分布概念化和. 这种分布和假定值的平均值等于一种+b1X1+b2X2+⋯+b磷X磷和方差等于σ2在给定的水平X1,X2,…,X磷.

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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

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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。