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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|Organization of This Book
Given the fact that most of the groundwork for categorical data analysis was developed in the early part of the 20 th century, the procedures presented in this book are relatively new. Indeed, it was not until the middle of the 20th century that strong theoretical advances were made in the field, and clearly there is still more work to be done. In this book, we chose to present a few of the more widely used analytic procedures for categorical data in great detail, rather than inundating the reader with all of the models that can be used for categorical data and their associated nuances. The primary goal of this book is to help social scientists develop a conceptual understanding of the categorical data analytic techniques presented. Therefore, while extensive training in mathematics will certainly be of benefit to the reader, a lack of it should not prevent students and researchers from understanding and applying these statistical procedures. This is accomplished by utilizing examples that are reflective of realistic applications of data analytic techniques in the social sciences, and by emphasizing specific research questions that can be addressed by each analytic procedure.
This book begins by introducing the reader to the different types of distributions that most often underpin categorical variables. This is followed by a discussion of the estimation procedures and goodness-of-fit tests that are used with the subsequent categorical data analytical procedures. Procedures designed to analyze the relationship between two categorical variables are then presented, followed by a discussion of procedures designed to analyze the relationships among three categorical variables. This second half of the book presents models for categorical data, beginning with an overview of the generalized linear model. Specific applications of the generalized linear model are then presented in chapters on log-linear models, binomial logistic regression models, and multinomial logistic regression models.
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Summary
In this chapter, we introduced the reader to the types of research questions that can be addressed with statistical procedures designed to analyze categorical data. We gave a brief history on the development of these procedures, discussed scales of measurement, and provided the readers with the organizational structure of this book. In the next chapter, we turn to the different distributions that are assumed to underlie categorical data.
Problems
1.1 Indicate the scale of measurement used for each of the following variables and explain your answer by describing the probable scale:
a. Sense of belongingness, as measured by a 20 -item scale.
b. Satisfaction with life, as measured by a 1 -item scale.
c. Level of education, as measured by a demographic question with five categories.
$1.2$ Indicate the scale of measurement used for each of the following variables and explain your answer by describing the probable scale:
a. Self-efficacy, as measured by a 10-item scale.
b. Race, as measured by a demographic question with six categories.
c. Income, as measured by yearly gross income.
$1.3$ For each of the following research scenarios, identify the dependent and independent variables (or indicate if not applicable) as well as the scale of measurement used for each variable. Explain your answers by describing the scale that might have been used to measure each variable.
a. A researcher would like to determine if boys are more likely than girls to be proficient in mathematics.
b. A researcher would like to determine if people in a committed relationship are more likely to be satisfied with life than those who are not in a committed relationship.
c. A researcher is interested in whether females tend to have lower self-esteem, in terms of body image, than males.
d. A researcher is interested in predicting religious affiliation from level of education.
1.4 For each of the following research scenarios, identify the dependent and independent variables (or indicate if not applicable) as well as the scale of measurement used for each variable. Explain your answers by describing the scale that might have been used to measure each variable.
a. A researcher would like to determine if people living in the United States are more likely to be obese than people living in France.
b. A researcher would like to determine if the cholesterol levels of men who suffered a heart attack are higher than the cholesterol levels of women who suffered a heart attack.
c. A researcher is interested in whether gender is related to political party affiliation.
d. A researcher is interested in the relationship between amount of sleep and grade point average for high school students.
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Determine
$1.5$ Determine whether procedures for analyzing categorical data are needed to address each of the following research questions. Provide a rationale for each of your answers by
identifying the dependent and independent variables as well as the scale that might have been used to measure each variable.
a. A researcher would like to determine whether a respondent will vote for the Republican or Democratic candidate in the US presidential election based on the respondent’s annual income.
b. A researcher would like to determine whether respondents who vote for the Republican candidate in the US presidential election have a different annual income than those who vote for the Democratic candidate.
c. A researcher would like to determine whether males who have suffered a heart attack have higher fat content in their diets than males who have not suffered a heart attack in the past six months.
d. A researcher would like to predict whether a man will suffer a heart attack in the next six months based on the fat content in his diet.
1.6 Determine whether procedures for analyzing categorical data are needed to address each of the following research questions. Provide a rationale for each of your answers by identifying the dependent and independent variables as well as the scale that might have been used to measure each variable.
a. A researcher would like to determine whether a student will complete high school based on the student’s grade point average.
b. A researcher would like to determine whether students who complete high school have a different grade point average than students who do not complete high school.
c. A researcher would like to determine whether the families of students who attend college have a higher annual income than the families of students who do not attend college.
d. A researcher would like to determine whether a student will attend college based on his or her family’s annual income.
1.7 Determine whether procedures for analyzing categorical data are needed to address each of the following research questions. Indicate what analytic procedure (e.g., ANOVA, regression) you would use for those cases that do not require categorical methods, and provide a rationale for each of your answers.
a. A researcher would like to determine if scores on the verbal section of the SAT can be used to predict whether students are proficient in reading on a state-mandated test administered in 12th grade.
b. A researcher is interested in whether income differs by gender.
c. A researcher is interested in whether level of education can be used to predict income.
d. A researcher is interested in the relationship between political party affiliation and gender.
$1.8$ Provide a substantive research question that would need to be addressed using procedures for categorical data analysis. Be sure to specify how the dependent and independent variables would be measured, and identify the scales of measurement used for these variables.
属性数据分析
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鉴于分类数据分析的大部分基础工作都是在 20 世纪初期开发的，因此本书中介绍的程序相对较新。事实上，直到 20 世纪中叶，该领域才取得了重大的理论进展，显然还有更多工作要做。在本书中，我们选择非常详细地介绍一些更广泛使用的分类数据分析程序，而不是用所有可用于分类数据的模型及其相关的细微差别来淹没读者。本书的主要目标是帮助社会科学家对所介绍的分类数据分析技术有一个概念性的理解。因此，虽然广泛的数学训练肯定会对读者有益，缺乏它不应妨碍学生和研究人员理解和应用这些统计程序。这是通过利用反映数据分析技术在社会科学中的实际应用的示例，并通过强调每个分析程序可以解决的具体研究问题来实现的。
本书首先向读者介绍了最常支持分类变量的不同类型的分布。随后讨论了与后续分类数据分析程序一起使用的估计程序和拟合优度检验。然后介绍了旨在分析两个分类变量之间关系的程序，然后讨论了旨在分析三个分类变量之间关系的程序。本书的后半部分介绍了分类数据的模型，首先概述了广义线性模型。然后在对数线性模型、二项式逻辑回归模型和多项式逻辑回归模型的章节中介绍了广义线性模型的具体应用。
统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Summary
在本章中，我们向读者介绍了可以通过旨在分析分类数据的统计程序来解决的研究问题类型。我们简要介绍了这些程序的发展历史，讨论了测量尺度，并为读者提供了本书的组织结构。在下一章中，我们将讨论假定为分类数据基础的不同分布。
问题
1.1 指出以下每个变量的测量尺度，并通过描述可能的尺度来解释你的答案：
a. 归属感，以 20 项量表衡量。
湾。对生活的满意度，以 1 项量表衡量。
C。教育水平，通过五个类别的人口统计问题来衡量。
1.2指出用于以下每个变量的测量尺度，并通过描述可能的尺度来解释你的答案：
a. 自我效能感，以 10 项量表衡量。
湾。种族，通过一个有六个类别的人口统计问题来衡量。
C。收入，按年度总收入衡量。
1.3对于以下每个研究场景，确定因变量和自变量（或在不适用时指出）以及用于每个变量的测量尺度。通过描述可能用于衡量每个变量的尺度来解释你的答案。
一种。一位研究人员想确定男孩是否比女孩更有可能精通数学。
湾。一位研究人员想确定处于忠诚关系中的人是否比不处于忠诚关系中的人更可能对生活感到满意。
C。一位研究人员感兴趣的是，就身体形象而言，女性是否比男性更容易自尊。
d。一位研究人员有兴趣从教育水平预测宗教信仰。
1.4 对于以下每个研究场景，确定因变量和自变量（或在不适用时注明）以及用于每个变量的测量尺度。通过描述可能用于衡量每个变量的尺度来解释你的答案。
一种。一位研究人员想确定居住在美国的人是否比居住在法国的人更容易肥胖。
湾。一位研究人员想确定心脏病发作男性的胆固醇水平是否高于心脏病发作女性的胆固醇水平。
C。研究人员对性别是否与政党隶属关系感兴趣。
d。一位研究人员对高中生的睡眠量与平均成绩之间的关系感兴趣。
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1.5确定是否需要分析分类数据的程序来解决以下每个研究问题。通过以下方式为您的每个答案提供理由
识别因变量和自变量以及可能用于测量每个变量的尺度。
一种。一位研究人员想根据受访者的年收入来确定受访者在美国总统大选中是否会投票给共和党或民主党候选人。
湾。一位研究人员想确定在美国总统大选中投票给共和党候选人的受访者的年收入是否与投票给民主党候选人的受访者的年收入不同。
C。一位研究人员想确定心脏病发作的男性饮食中的脂肪含量是否高于过去六个月内没有心脏病发作的男性。
d。一位研究人员想根据他饮食中的脂肪含量来预测一个男人在未来六个月内是否会心脏病发作。
1.6 确定是否需要分析分类数据的程序来解决以下每个研究问题。通过确定因变量和自变量以及可能用于测量每个变量的量表，为您的每个答案提供理由。
一种。研究人员想根据学生的平均成绩来确定学生是否会完成高中。
湾。一位研究人员想确定完成高中的学生的平均成绩是否与未完成高中的学生不同。
C。一位研究人员想确定上大学的学生家庭的年收入是否高于未上大学的学生家庭。
d。研究人员想根据学生的家庭年收入来确定学生是否会上大学。
1.7 确定是否需要分析分类数据的程序来解决以下每个研究问题。指出你将使用什么分析程序（例如，ANOVA、回归）来处理那些不需要分类方法的情况，并为你的每个答案提供一个理由。
一种。一位研究人员想确定 SAT 口语部分的分数是否可以用来预测学生在 12 年级进行的国家规定的考试中是否能熟练阅读。
湾。一位研究人员对收入是否因性别而异感兴趣。
C。研究人员对教育水平是否可以用来预测收入感兴趣。
d。一位研究人员对政党归属与性别之间的关系感兴趣。
1.8提供需要使用分类数据分析程序解决的实质性研究问题。请务必指定如何测量因变量和自变量，并确定用于这些变量的测量尺度。
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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。