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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
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Once the data are available from a study there are still a number of steps that must be undertaken to get them into shape for analysis. This is particularly true when multivariate analyses are planned since these analyses are often done on large data sets. In this chapter we provide information on topics related to data processing.
Section $3.2$ describes the statistical software packages used in this book. Note that several other statistical packages offer an extensive selection of multivariate analyses. In addition, almost all statistical packages and even some of the spreadsheet programs include at least multiple regression as an option.
The next topic discussed is data entry (Section 3.3). Data collection is often performed using computers directly via Computer Assisted Personal Interviewing (CAPI), Audio Computer Assisted Self Interviewing (ACASI), via the Internet, or via phone apps. For example, SurveyMonkey and Google Forms are free and commercially available programs that facilitate sending and collecting surveys via the Internet. Nonetheless, paper and pencil interviews or mailed questionnaires are still a form of data collection. The methods that need to be used to enter the information obtained from paper and pencil interviews into a computer depend on the size of the data set. For a small data set there are a variety of options since cost and efficiency are not important factors. Also, in that case the data can be easily screened for errors simply by visual inspection. But for large data sets, careful planning of data entry is necessary since costs are an important consideration along with getting a data set for analysis that is as error-free as possible. Here we summarize the data input options available in the statistical software packages used in this book and discuss some important options.
Section $3.4$ covers combining and updating data sets. The operations used and the options available in the various packages are described. Initial discussion of missing values, outliers, and transformations is given and the need to save results is stressed.
Section $3.5$ discusses methods to conduct research in a reproducible manner and the importance of documenting steps taken during data preparation and analysis in a manner that is human-readable. Finally, in Section $3.6$ we introduce a multivariate data set that will be widely used in this book and summarize the data in a codebook.
We want to stress that the procedures discussed in this chapter can be time consuming and frustrating to perform when large data sets are involved. Often the amount of time used for data entry, editing, and screening can far exceed that used on statistical analyses. It is very helpful to either have computer expertise yourself or have access to someone you can get advice from occasionally. Of note, our definition of large data sets includes data sets such as those publicly available from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). More complicated issues arise when data sets are much larger (in the order of terabytes). These arise, e.g., with genetic data or internet data bases. Such sets do not fall within the scope of this book.a
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Choice of a statistical package
Ease of use
Some packages are easier to use than others, although many of us find this difficult to judge-we like what we are familiar with. In general, the packages that are simplest to use have two characteristics. First, they have fewer options to choose from and these options are provided automatically by the program with little need for programming by the user. Second, they use the “point and click” method known as graphical user interface (GUI) for choosing what is done rather than requiring the user to write out statements. However, many current point and click programs do not leave the user with an audit trail of what choices have been made.
On the other hand, software programs with extensive options have obvious advantages. Also, the use of written statements (or commands) allows you to have a written record of what you have done. Such a record makes it easier to re-run programs and to facilitate reproducibility. The record of the commands used can be particularly useful in large-scale data analyses that extend over a considerable period of time and involve numerous investigators. Still other programs provide the user with a programming language that allows the users great freedom in what output they can obtain.
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Organizing the data
If you have knowledge of the Structured Query Language (SQL) programming language, it is useful to know that both SAS and R have the ability to process SQL queries. Consult your chosen package’s help documentation to learn more about these methods.
In any case, it is highly desirable to list (view) the individual data records to determine that the merging was done in the manner that you intended. If the data set is large, then only the first and last 25 or so cases need to be listed to see that the results are correct. If the separate data sets are expected to have missing values, you need to list sufficient cases so you can see that missing records are correctly handled.
Another common way of combining data sets is to put one data set at the end of another data set. This process is referred to as concatenation. For example, an investigator may have data sets that are collected at different places and then combined together. In an education study, student records could be combined from two high schools, with one simply placed at the bottom of the other set.
Concatenation is done using the rbind function in R, and PROC APPEND in SAS. In SPSS the JOIN command with the keyword ADD can be used to combine cases from two to five data files, and in Stata the append command is used.
It is also possible to update the data files with later information using the editing functions of the package. Thus, a single data file can be obtained that contains the latest information. This option can also be used to replace data that were originally entered incorrectly.
When using a statistical package that does not have provision for merging data sets, it is recommended that a spreadsheet program be used to perform the merging and then, after a rectangular data file is obtained, the resulting data file can be transferred to the desired statistical package. In general, the newer spreadsheet programs have excellent facilities for combining data sets side-by-side or for adding new cases.
假设检验代写
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一旦从研究中获得数据，仍然必须采取许多步骤才能使它们成形以进行分析。当计划进行多变量分析时尤其如此，因为这些分析通常是在大型数据集上完成的。在本章中，我们提供有关数据处理相关主题的信息。
部分3.2描述了本书中使用的统计软件包。请注意，其他几个统计软件包提供了广泛的多变量分析选择。此外，几乎所有的统计软件包甚至某些电子表格程序都至少包含多元回归作为选项。
下一个讨论的主题是数据输入（第 3.3 节）。数据收集通常使用计算机直接通过计算机辅助个人访谈 (CAPI)、音频计算机辅助自我访谈 (ACASI)、互联网或电话应用程序进行。例如，SurveyMonkey 和 Google Forms 是免费的商业可用程序，它们有助于通过 Internet 发送和收集调查。尽管如此，纸笔访谈或邮寄问卷仍然是数据收集的一种形式。将纸笔访谈获得的信息输入计算机所需使用的方法取决于数据集的大小。对于小型数据集，有多种选择，因为成本和效率不是重要因素。此外，在这种情况下，只需通过目视检查即可轻松筛选数据是否存在错误。但是对于大型数据集，必须仔细规划数据输入，因为成本是一个重要的考虑因素，同时获得一个尽可能无错误的分析数据集。在这里，我们总结了本书使用的统计软件包中可用的数据输入选项，并讨论了一些重要的选项。
部分3.4涵盖合并和更新数据集。描述了各种包中使用的操作和可用的选项。给出了关于缺失值、异常值和转换的初步讨论，并强调了保存结果的必要性。
部分3.5讨论了以可重复的方式进行研究的方法，以及以人类可读的方式记录数据准备和分析过程中采取的步骤的重要性。最后，在部分3.6我们介绍了一个将在本书中广泛使用的多元数据集，并将数据汇总在一个码本中。
我们要强调的是，本章讨论的过程在涉及大型数据集时可能会很耗时且令人沮丧。通常用于数据输入、编辑和筛选的时间可能远远超过用于统计分析的时间。自己拥有计算机专业知识或接触可以偶尔获得建议的人是非常有帮助的。值得注意的是，我们对大型数据集的定义包括来自疾病控制和预防中心 (CDC) 的公开数据集。当数据集更大（以 TB 为单位）时，会出现更复杂的问题。例如，这些出现在遗传数据或互联网数据库中。此类集合不属于本书的范围。a
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Choice of a statistical package
易用性
有些软件包比其他软件包更容易使用，尽管我们中的许多人觉得这很难判断——我们喜欢我们熟悉的。一般来说，使用最简单的包有两个特点。首先，它们可供选择的选项较少，并且这些选项由程序自动提供，用户几乎不需要编程。其次，他们使用称为图形用户界面 (GUI) 的“点击”方法来选择要做什么，而不是要求用户写出语句。然而，许多当前的点击程序并没有给用户留下关于做出了哪些选择的审计跟踪。
另一方面，具有广泛选择的软件程序具有明显的优势。此外，使用书面声明（或命令）可以让您对所做的事情有书面记录。这样的记录使重新运行程序和促进再现性变得更加容易。所用命令的记录在持续相当长一段时间并涉及众多调查人员的大规模数据分析中特别有用。还有其他程序为用户提供了一种编程语言，允许用户在他们可以获得什么输出方面有很大的自由度。
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如果您了解结构化查询语言 (SQL) 编程语言，那么了解 SAS 和 R 都具有处理 SQL 查询的能力是很有用的。请查阅您选择的软件包的帮助文档以了解有关这些方法的更多信息。
在任何情况下，都非常希望列出（查看）各个数据记录以确定合并是否以您想要的方式完成。如果数据集很大，那么只需要列出第一个和最后25个左右的案例就可以看到结果是否正确。如果预计单独的数据集会有缺失值，您需要列出足够多的案例，以便您可以看到缺失记录得到了正确处理。
组合数据集的另一种常见方法是将一个数据集放在另一个数据集的末尾。这个过程被称为连接。例如，调查员可能拥有在不同地点收集然后组合在一起的数据集。在一项教育研究中，可以将两所高中的学生记录组合在一起，其中一所简单地放在另一套的底部。
连接是使用 R 中的 rbind 函数和 SAS 中的 PROC APPEND 完成的。在 SPSS 中，带有关键字 ADD 的 JOIN 命令可用于组合两个到五个数据文件的案例，而在 Stata 中，则使用 append 命令。
也可以使用包的编辑功能用以后的信息更新数据文件。因此，可以获得包含最新信息的单个数据文件。此选项还可用于替换最初输入错误的数据。
当使用没有合并数据集的统计包时，建议使用电子表格程序执行合并，然后，在获得矩形数据文件后，可以将生成的数据文件传输到所需的统计包裹。通常，较新的电子表格程序具有出色的功能，可以并排组合数据集或添加新案例。
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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。