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属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

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• (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|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Independence

Marginal independence implies that the there is no association in the marginal table, whereas marginal dependence or marginal association implies that there is an association in the marginal table. The terms marginal dependence and marginal association can thus be used interchangeably. For a $2 \times 2$ marginal table representing the relationship between two variables, $X$ and $Y$ (across all levels of $Z$ ), marginal independence implies that (in the population) the marginal odds ratio, $\theta_{X Y}$ is equal to 1 ; similarly, marginal dependence implies that (in the population) $\theta_{X Y}$ is not equal to 1 . In our second example (Table 5.5), for instance, there was marginal dependence between smoking status and the ability to breathe normally (in the sample) because the estimated marginal odds ratio was, $\hat{\theta}_{X Y}=2.756$. This association (odds ratio) was statistically significant, indicating that the presence of a marginal association (i.e., a marginal odds ratio that is greater than 1) generalizes to the population.
In general, for any $I \times J$ marginal table, marginal independence implies that all of the odds ratios that can be formed using any two levels of the variables, $X$ and $Y$, will be equal to 1 .
92 Associations, Three Categorical Variables
On the other hand, marginal dependence implies that at least one of the odds ratios formed by using two levels of the variables $X$ and $Y$ is not equal to 1 . In all cases, these marginal associations (between $X$ and $Y$ ) ignore the third variable ( $Z$ ).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Conditional Independence

Conditional independence implies that there is no association between the variables $X$ and $Y$ in $a n y$ of the $K$ partial tables that are conditional on each level of the third variable, $Z$. For a $2 \times 2$ partial table, this implies that, in the population, the odds ratios in all of the $K$ partial tables are equal to 1 , or $\theta_{X Y \mid \mathbb{Z}{k}}=1$ for all $k=1,2, \ldots, K$. We use the conditional odds ratio notation $\theta{X Y \chi}$ to represent the association between $X$ and $Y$ conditional on the $k^{\text {th }}$ level of $Z$. Note that in conditional notation the variables to the left of the vertical line represent the association of interest, and the variables to the right of the vertical line represent the variables on which the association is conditioned. In general, for any $I \times J$ partial table, conditional independence implies that all odds ratios that can be formed by using any two levels of $X$ and $Y$ will be equal to 1 for all $K$ partial tables (i.e., conditional on the levels of $Z$ ).

Conditional dependence or conditional association implies that there is an association in at least one of the partial tables. In the case of $2 \times 2$ partial tables, conditional dependence implies that, in the population, the odds ratio in at least one of the partial tables, or $\theta_{X Y \mid z_{k}}$ for at least one $k=1,2, \ldots, K$, is not equal to 1 . In general, for any $I \times J$ partial table, conditional dependence implies that at least one of the odds ratios that can be formed by using any two levels of two variables, $X$ and $Y$, is not equal to 1 for at least one of the partial tables conditional on $Z$.

Conditional dependence was evident in both of our earlier examples because the partial association between two of the variables was present in (at least) one of the partial tables. In our first example (Table 5.1), there was partial association between political affiliation and age for females $\left(\chi^{2}=24.496, d f=6, p<0.001\right)$, though not for males $\left(\chi^{2}=8.193, d f=6\right.$, $p=0.224)$. This implies that at least one of the conditional odds ratios that can be computed from the political affiliation and age group partial table for females is not equal to 1 in the population. In fact, given the residual analysis described previously (Table 5.2), and examining the cells that most deviated from independence, it is likely that the odds ratio formed by considering the $2 \times 2$ table for liberal and conservative females in the age groups 18-29 and 50 or older will reflect a statistically significant association. This is because these cells have the largest residuals and thus deviate most from what would be expected under independence. The frequency counts for these four cells are shown in Table $5.6$; the estimated odds ratio for this table is $2.83$, indicating that the odds of being affiliated as liberal rather than conservative are almost 3 times greater for females between the ages of 18 and 29 than for females who are at least 50 years old.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Homogeneous Association

When the conditional associations between $X$ and $Y$ are the same across all $K$ partial tables (representing levels of $Z$ ), we have homogeneous association between $X$ and $Y$. This is analogous to the absence of a three-way interaction in a three-way ANOVA, and implies that the two-way interaction between any two variables (or factors) is the same across all levels of the third variable (or factor).

Homogeneous association was not evident in the examples presented thus far because the partial associations between $X$ and $Y$ were not the same across all $K$ partial tables. In other words, in these examples there was a “three-way association” between the variables considered. Specifically, in our first example, there was a three-way association between gender, age, and political affiliation, because the degree of association between political affiliation and age differed between males and females. In other words, the association between political affiliation and age depended on one’s gender. Likewise, in our second example there was a three-way association between ability to breathe normally, smoking, and age, because the degree of association between smoking and the ability to breathe normally was stronger for respondents older than 50 years of age than for those 50 years of age or younger. In general, to reject the null hypothesis of homogeneous association, it is not necessary for some conditional associations to be statistically significant and others to be insignificant (as was the case in these examples). A rejection of this null hypothesis only implies that the partial associations are not equivalent in either strength or direction. It could be the case, for example, that both of the partial associations are statistically significant but one of them is also significantly stronger than another.
Formally, a homogeneous association implies that all of the following equalities hold:
$$
\begin{aligned}
&\theta_{X Y \mid Z_{1}}=\theta_{X Y \mid Z_{2}}=\cdots=\theta_{X Y \mid Z_{X}} \
&\theta_{X Z \mid Y_{1}}=\theta_{X Z Y_{2}}=\cdots=\theta_{X Z Y} \
&\theta_{Y Z \mid X_{1}}=\theta_{Y Z \mid X_{2}}=\cdots=\theta_{Y Z \mid X_{1}}
\end{aligned}
$$
If any one of the equalities (in Equations $5.1-5.3$ ) is true, then the other two equalities will also be true. For example, suppose that homogeneous association was found between writing proficiency ( $Y=$ yes or no), type of instruction ( $X=$ whole language or phonics), and school locale ( $Z=$ urban or rural). This would imply that the odds of being proficient in writing if taught using a whole language approach, as opposed to a phonics approach, would be statistically equivalent for students in urban and rural schools (i.e., all $\theta_{X Y \mid Z_{k}}$ are equal to each other). Moreover, the odds of being proficient in writing if one went to an urban school, as opposed to a rural school, would be statistically equivalent regardless of the method of instruction (i.e., all $\theta_{Y Z \mid X_{i}}$ are equal). Finally, the odds of being taught from a whole language approach if one went to an urban school, as opposed to a rural school, would be comparable for students who were proficient in writing and those who were not (i.e., all $\theta_{x z Y}$ are equal).

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Independence

边际独立意味着在边际表中没有关联，而边际依赖或边际关联意味着在边际表中存在关联。因此，术语边际依赖和边际关联可以互换使用。为一个2×2表示两个变量之间关系的边际表，X和是（在所有级别从)，边际独立性意味着（在总体中）边际优势比，θX是等于 1 ；同样，边际依赖意味着（在人口中）θX是不等于 1 。例如，在我们的第二个示例（表 5.5）中，吸烟状况和正常呼吸能力（在样本中）之间存在边际依赖性，因为估计的边际优势比是，θ^X是=2.756. 这种关联（优势比）具有统计学意义，表明存在边际关联（即，大于 1 的边际优势比）可以推广到人群。
一般来说，对于任何一世×Ĵ边际表，边际独立性意味着可以使用任何两个变量水平形成的所有优势比，X和是, 将等于 1 。
92 关联，三个分类变量
另一方面，边际依赖意味着通过使用两个变量水平形成的优势比中的至少一个X和是不等于 1 。在所有情况下，这些边缘关联（在X和是) 忽略第三个变量 (从).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Conditional Independence

条件独立意味着变量之间没有关联X和是在一种n是的到以第三个变量的每个级别为条件的部分表，从. 为一个2×2部分表，这意味着在总体中，所有到部分表等于 1 ，或θX是∣从到=1对全部到=1,2,…,到. 我们使用条件优势比符号θX是χ表示之间的关联X和是有条件的到th 水平从. 请注意，在条件符号中，垂直线左侧的变量代表感兴趣的关联，垂直线右侧的变量代表关联所依赖的变量。一般来说，对于任何一世×Ĵ部分表，条件独立意味着所有优势比可以通过使用任何两个水平X和是将等于 1到部分表（即，以从).

条件依赖或条件关联意味着在至少一个部分表中存在关联。如果是2×2部分表，条件依赖意味着，在总体中，至少有一个部分表中的优势比，或θX是∣和到对于至少一个到=1,2,…,到, 不等于 1 。一般来说，对于任何一世×Ĵ部分表，条件依赖意味着至少一个优势比可以通过使用两个变量的任何两个水平形成，X和是, 对于至少一个部分表不等于 1从.

在我们之前的两个示例中，条件依赖都很明显，因为两个变量之间的部分关联存在于（至少）一个部分表中。在我们的第一个示例（表 5.1）中，女性的政治派别与年龄之间存在部分关联(χ2=24.496,dF=6,p<0.001), 虽然不适合男性(χ2=8.193,dF=6,p=0.224). 这意味着可以从女性的政治派别和年龄组部分表中计算出的条件优势比中的至少一个在总体中不等于 1。事实上，考虑到前面描述的残差分析（表 5.2），并检查最偏离独立性的单元格，很可能通过考虑2×218-29 岁和 50 岁或以上年龄组的自由派和保守派女性的表格将反映具有统计学意义的关联。这是因为这些单元格具有最大的残差，因此与独立时的预期偏差最大。这四个细胞的频率计数显示在表中5.6; 该表的估计优势比为2.83，表明 18 至 29 岁的女性加入自由派而非保守派的几率几乎是 50 岁以上女性的 3 倍。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Homogeneous Association

当之间的条件关联X和是都是一样的到部分表（代表级别从)，我们之间存在同质关联X和是. 这类似于三因素方差分析中不存在三因素交互作用，并暗示任何两个变量（或因子）之间的双向交互作用在第三个变量（或因子）的所有水平上都是相同的。

迄今为止的例子中，同质关联并不明显，因为之间的部分关联X和是所有人都不一样到部分表。换句话说，在这些示例中，所考虑的变量之间存在“三向关联”。具体来说，在我们的第一个例子中，性别、年龄和政治派别之间存在三向关联，因为政治派别和年龄之间的关联程度在男性和女性之间是不同的。换句话说，政治派别和年龄之间的关联取决于一个人的性别。同样，在我们的第二个示例中，正常呼吸能力、吸烟和年龄之间存在三向关联，因为 50 岁以上的受访者吸烟与正常呼吸能力之间的关联程度要强于那些50 岁或以下。一般来说，要拒绝同质关联的原假设，一些条件关联没有必要在统计上显着，而另一些则无关紧要（如这些示例中的情况）。拒绝该零假设仅意味着部分关联在强度或方向上不相等。例如，可能的情况是，两个部分关联都具有统计显着性，但其中一个也明显强于另一个。
形式上，同质关联意味着以下所有等式都成立：
θX是∣从1=θX是∣从2=⋯=θX是∣从X θX从∣是1=θX从是2=⋯=θX从是 θ是从∣X1=θ是从∣X2=⋯=θ是从∣X1
如果任何一个等式（在等式5.1−5.3) 为真，那么其他两个等式也为真。例如，假设在写作能力（是=是或否），指令类型（X=整个语言或语音）和学校语言环境（从=城市或农村）。这意味着，如果使用全语言教学法而不是拼音法教学，精通写作的几率对于城市和农村学校的学生在统计上是相等的（即，所有θX是∣从到彼此相等）。此外，如果一个人上城市学校而不是农村学校，那么无论教学方法如何（即所有θ是从∣X一世相等）。最后，如果一个人去城市学校而不是农村学校，那么从整体语言方法学习的几率对于熟练写作的学生和不熟练写作的学生（即所有θX和是相等）。

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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。

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