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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|Why selection is often difficult
There are two reasons why deciding what descriptive measures or analyses to perform and report is often difficult for an investigator with real-life data. First, in statistics textbooks, statistical methods are presented in a logical order from the viewpoint of learning statistics but not from the viewpoint of doing data analysis by using statistics. Most texts are either mathematical statistics texts, or are imitations of them with the mathematics simplified or left out. Also, when learning statistics for the first time, the student often finds mastering the techniques themselves tough enough without worrying about how to use them in the future. The second reason is that real-life data often contain mixtures of types of data, which makes the choice of analysis somewhat arbitrary. Two trained statisticians presented with the same set of data will often opt for different ways of analyzing the set, depending on what assumptions they are willing to take into account in the interpretation of the analysis.
Acquiring a sense of when it is safe to ignore assumptions is difficult both to learn and to teach. Here, for the most part, an empirical approach will be suggested. For example, it is often a good idea to perform several different analyses, one where all the assumptions are met and one where some are not, and compare the results. The idea is to use statistics to obtain insights into the data and to determine how the system under study works.
One point to keep in mind is that the examples presented in many statistics books are often ones the authors have selected after a long period of working with a particular technique. Thus they usually are “ideal” examples, designed to suit the technique being discussed. This feature makes learning the technique simpler but does not provide insight into its use in typical real-life situations. In this book we will attempt to be more flexible than standard textbooks so that you will gain experience with commonly encountered difficulties.
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Appropriate statistical measures
Suitable graphical measures for nominal data are bar graphs and pie charts. These bar graphs and pie charts show the proportion of respondents who have each of the five responses for religion. The length of the bar represents the proportion for the bar graph and the size (or angle) of the piece represents the proportion for the pie chart. Fox and Long (1990) note that both of these graphical methods can be successfully used by observers to make estimates of proportions or counts. Others are less impressed with the so-called stacked bar graphs (where each bar is divided into a number of subdistances based on another variable, say gender). It is difficult to compare the subdistances in stacked bar graphs since they all do not start at a common base. Bar graphs and pie charts are available in all four packages.
Note that there are two types of pie charts: the “value” and the “count” pie charts. Some packages only have the former. The count pie chart has a pie piece corresponding to each category of a given variable. On the other hand, the value pie charts represent the sum of values for each of a group of
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Selecting appropriate multivariate analyses
To decide on possible analyses, we can classify variables as follows:
- independent versus dependent;
- nominal or ordinal versus interval or ratio.
The classification of independent or dependent may differ from analysis to analysis, but the classification into Stevens’s system usually remains constant throughout the analysis phase of the study. Once these classifications are determined, it is possible to refer to Table $6.2$ and decide what analysis should be considered. This table should be used as a general guide to analysis selection rather than as a strict set of rules.
In Table $6.2$ nominal and ordinal variables have been combined because this book does not cover analyses appropriate only to nominal or ordinal data separately. An extensive summary of measures and tests for these types of variables is given in Xie and Powers (2008) and Agresti (2012). Interval and ratio variables have also been combined because the same analyses are used for both types of variables. There are many measures of association and many statistical methods not listed in the table. For further information on choosing analyses appropriate to various data types, see Andrews et al. (1998).
The first row in the body of Table $6.2$ includes analyses that can be done if there are no dependent variables. Note that if there is only one variable, it can be considered either dependent or independent. A single independent variable that is either interval or ratio can be screened by methods given in Chapters 3 and 4 , and descriptive statistics can be obtained from many statistical programs. If there are several interval or ratio independent variables, then several techniques are listed in the table.
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|Why selection is often difficult
对于拥有真实数据的调查人员来说，决定执行和报告哪些描述性措施或分析通常很困难有两个原因。首先，在统计学教科书中，统计学方法是从学习统计学的角度按逻辑顺序呈现的，而不是从使用统计学进行数据分析的角度。大多数课本要么是数理统计课本，要么是对其进行数学简化或省略的模仿。此外，在第一次学习统计数据时，学生通常会发现自己掌握这些技术已经足够困难，而不必担心将来如何使用它们。第二个原因是现实生活中的数据通常包含混合类型的数据，这使得分析的选择有些随意。
了解什么时候可以安全地忽略假设是很难学习和教授的。在这里，在大多数情况下，将建议一种经验方法。例如，执行几种不同的分析通常是一个好主意，一种是满足所有假设，另一种是不满足一些假设，然后比较结果。这个想法是使用统计数据来获得对数据的洞察力，并确定所研究的系统是如何工作的。
需要记住的一点是，许多统计书籍中提供的示例通常是作者在长时间使用特定技术后选择的示例。因此，它们通常是“理想的”示例，旨在适应所讨论的技术。此功能使学习该技术更简单，但无法深入了解其在典型现实生活中的使用情况。在本书中，我们将尝试比标准教科书更灵活，以便您获得解决常见困难的经验。
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Appropriate statistical measures
适用于标称数据的图形度量是条形图和饼图。这些条形图和饼图显示了对宗教有五种回答的受访者的比例。条的长度代表条形图的比例，块的大小（或角度）代表饼图的比例。Fox 和 Long (1990) 指出，观察者可以成功地使用这两种图形方法来估计比例或计数。其他人对所谓的堆叠条形图（其中每个条形图根据另一个变量（例如性别）划分为多个子距离）印象不深。很难比较堆叠条形图中的子距离，因为它们都不是从一个共同的基础开始的。所有四个软件包都提供条形图和饼图。
请注意，有两种类型的饼图：“值”饼图和“计数”饼图。有些包只有前者。计数饼图具有对应于给定变量的每个类别的饼图。另一方面，值饼图表示一组中每一个的值的总和
统计代写|多元统计分析作业代写Multivariate Statistical Analysis代考|Selecting appropriate multivariate analyses
为了决定可能的分析，我们可以将变量分类如下：
- 独立与依赖；
- 名义或有序与区间或比率。
独立或依赖的分类可能因分析而异，但史蒂文斯系统的分类通常在整个研究的分析阶段保持不变。一旦确定了这些分类，就可以参考表6.2并决定应该考虑什么分析。此表应用作分析选择的一般指南，而不是一套严格的规则。
在表中6.2名义变量和有序变量已合并，因为本书不涵盖仅适用于单独的名义或有序数据的分析。Xie and Powers (2008) 和 Agresti (2012) 对这些类型变量的测量和测试进行了广泛的总结。区间和比率变量也被合并，因为这两种类型的变量都使用了相同的分析。表中没有列出许多关联度量和许多统计方法。有关选择适合各种数据类型的分析的更多信息，请参阅 Andrews 等人。（1998 年）。
表格正文中的第一行6.2包括在没有因变量的情况下可以进行的分析。请注意，如果只有一个变量，则可以将其视为依赖变量或独立变量。可以通过第 3 章和第 4 章给出的方法筛选单个自变量，无论是区间还是比率，并且可以从许多统计程序中获得描述性统计。如果有多个区间或比率自变量，则表中列出了几种技术。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。