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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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- 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|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds
As usual, these population parameters can be estimated using sample data. From Table $4.1$, we can say that the probability of voting for Clinton in the Wisconsin Primary was
$$
P(\text { voted for Clinton })=\frac{618}{1442}=0.43,
$$
Association, Tuo Categorical Variables 51
so the odds of voting for Clinton were
$$
\text { Odds }=\frac{0.43}{1-0.43}=\frac{0.43}{0.57}=0.75 \text {. }
$$
This means that the probability of voting for Clinton was $0.75$ times the probability of not voting for Clinton and, because the odds are less than 1 , the probability of voting for Clinton was lower than the probability of not voting for her (i.e., voting for Obama). Another way to say this is that the probability of a vote for Clinton was $75 \%$ of the probability of a vote for Obama. Additionally, because there are only two outcomes (candidates), the odds of voting for Obama can be computed as the reciprocal of the odds of voting for Clinton, or $1 / 0.75=1.33$. To show this, note that because the probability of voting for Clinton is $0.43$ (and there are only two candidates), the probability of voting for Obama must be $(1-0.43)=0.57$; thus, the odds of voting for Obama are $0.57 /(1-0.57)=0.57 / 0.43=1.33$, which is indeed the reciprocal of the odds of voting for Clinton. So, while the probability of a Clinton vote was $0.75$ times the probability of an Obama vote, the probability of an Obama vote was $1.33$ times the probability of a Clinton vote. In general, when the odds equal 1, the probability of the event occurring is $50 \%$, so it is just as likely to occur as not; when the odds are greater than 1 , the event is more likely to occur than not, and when the odds are less than 1 , the event is less likely to occur than not occur.
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio
The odds ratio is simply defined as the ratio of two odds. Although the definition seems simple enough, interpreting the odds ratio can be tricky (and easily confused with the interpretation of the odds). Each of the individual odds in the ratio is obtained from comparing the probabilities of one variable (e.g., candidate choice), and each is computed for a given category of another variable (e.g., gender). Using our example, suppose that we want to compare the odds of voting for Clinton across the genders: males (group 1) and females (group 2). This is achieved through the odds ratio:
$$
\text { Odds ratio }=\theta=\frac{\text { odds for group } 1}{\text { odds for group } 2}
$$
It is important to note that the interpretation of the odds ratio requires two components: (1) the category or event of interest (i.e., “success”) that defines the computation of the odds, and (2) the categories that define “group 1 ” (numerator) and “group 2 ” (denominator) in the computation of the odds ratio. In our example, we need to define whether the odds of voting for Clinton or for Obama are being examined (as the event or category of interest), as well as whether males or females are considered as the first comparison group (in the numerator). If we consider the odds of voting for Clinton and use males as “group 1 “, then within the male group the probability of voting for Clinton is
$$
P(\text { voting for Clinton if male })=\frac{n_{11}}{n_{1+}}=\frac{200}{606}=0.33 \text {, }
$$
and the odds of voting for Clinton are
$$
\text { Odds for males }=\frac{0.33}{1-0.33}=\frac{0.33}{0.67}=0.49
$$
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Relative Risk and Odds Ratios
The relative risk is a measure that might be confused with the odds ratio because it also compares two groups, but it compares the probability of success (rather than the odds of success) between the two groups:
Relative risk $=\frac{\text { Probability for Group1 }}{\text { Probability for Group2 }} .$
For example, consider the hypothetical rates of depression for males and females as summarized in Table 4.5. If we wish to compare the probability of having depression for males (group 1) and females (group 2), we can obtain the probability for males as
$$
P(\text { depression }=\text { yes if male })=\frac{n_{11}}{n_{1+}}=\frac{6}{100}=0.06,
$$
the probability for females as
$$
P(\text { depression }=\text { yes if female })=\frac{n_{21}}{n_{2+}}=\frac{12}{100}=0.12,
$$
Association, Tuo Categorical Variables 55 and the relative risk would be
Relative risk $=\frac{\text { Probability for males }}{\text { Probability for females }}=\frac{0.06}{0.12}=0.5$
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|Odds
像往常一样，可以使用样本数据估计这些总体参数。从表4.1，我们可以说在威斯康星州初选中投票给克林顿的概率是
磷( 投票给克林顿 )=6181442=0.43,
Association, Tuo 分类变量 51
所以投票给克林顿的几率是
赔率 =0.431−0.43=0.430.57=0.75.
这意味着投票给克林顿的概率是0.75乘以不投票给克林顿的概率，并且因为几率小于 1，所以投票给克林顿的概率低于不投票给她的概率（即投票给奥巴马）。另一种说法是，投票给克林顿的概率是75%奥巴马投票的概率。此外，因为只有两个结果（候选人），所以投票给奥巴马的几率可以计算为投票给克林顿的几率的倒数，或者1/0.75=1.33. 为了证明这一点，请注意，因为投票给克林顿的概率是0.43（而且只有两个候选人），投票给奥巴马的概率一定是(1−0.43)=0.57; 因此，投票给奥巴马的几率是0.57/(1−0.57)=0.57/0.43=1.33，这确实是克林顿投票几率的倒数。所以，虽然克林顿投票的概率是0.75乘以奥巴马投票的概率，奥巴马投票的概率是1.33乘以克林顿投票的概率。一般来说，当赔率等于 1 时，事件发生的概率是50%，所以它发生的可能性和不发生的可能性一样；当几率大于 1 时，事件发生的可能性大于不发生的可能性，而当几率小于 1 时，事件发生的可能性小于不发生的可能性。
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio
优势比被简单地定义为两个优势的比率。尽管定义看起来很简单，但解释优势比可能很棘手（并且很容易与赔率的解释混淆）。该比率中的每个个体优势都是通过比较一个变量（例如，候选选择）的概率获得的，并且每个优势都是针对另一个变量（例如，性别）的给定类别计算的。使用我们的示例，假设我们想要比较不同性别的投票给克林顿的几率：男性（第 1 组）和女性（第 2 组）。这是通过优势比实现的：
赔率 =θ= 团体赔率 1 团体赔率 2
重要的是要注意，赔率比的解释需要两个组成部分：（1）定义赔率计算的类别或感兴趣的事件（即“成功”），以及（2）定义“组1”（分子）和“组 2”（分母）计算优势比。在我们的示例中，我们需要定义是否正在检查投票给克林顿或奥巴马的几率（作为感兴趣的事件或类别），以及是否将男性或女性视为第一个比较组（在分子中） . 如果我们考虑投票给克林顿的几率并将男性作为“第一组”，那么在男性组内，投票给克林顿的概率为
磷( 如果是男性，投票给克林顿 )=n11n1+=200606=0.33,
并且投票给克林顿的几率是
男性的赔率 =0.331−0.33=0.330.67=0.49
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Relative Risk and Odds Ratios
相对风险是一种可能与优势比混淆的度量，因为它也比较两组，但它比较的是两组之间的成功概率（而不是成功几率）：
相对风险= Group1 的概率 Group2 的概率 .
例如，考虑表 4.5 中总结的男性和女性的假设抑郁率。如果我们想比较男性（第 1 组）和女性（第 2 组）患抑郁症的概率，我们可以得到男性的概率为
磷( 沮丧 = 是的，如果是男性 )=n11n1+=6100=0.06,
女性的概率为
磷( 沮丧 = 是的，如果是女性 )=n21n2+=12100=0.12,
关联，Tuo 分类变量 55 和相对风险将是
相对风险= 男性的概率 女性的概率 =0.060.12=0.5
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
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。