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统计推断是使用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断出人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。
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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|统计推断作业代写statistical inference代考|CDF and survival function
Certain areas of PDFs and PMFs are so useful, we give them names. The cumulative distribution function (CDF) of a random variable, $X$, returns the probability that the random variable is less than or equal to the value $x$. Notice the (slightly annoying) convention that we use an upper case $X$ to denote a random, unrealized, version of the random variable and a lowercase $x$ to denote a specific number that we plug into. (This notation, as odd as it may seem, dates back to Fisher and isn’t going anywhere, so you might as well get used to it. Uppercase for unrealized random variables and lowercase as placeholders for numbers to plug into.) So we could write the following to describe the distribution function $F$ :
$$
F(x)=P(X \leq x)
$$
This definition applies regardless of whether the random variable is discrete or continuous. The survival function of a random variable $X$ is defined as the probability that the random variable is greater than the value $x$.
$S(x)=P(X>x)$
Notice that $S(x)=1-F(x)$, since the survival function evaluated at a particular value of $x$ is calculating the probability of the opposite event (greater than as opposed to less than or equal to). The survival function is often preferred in biostatistical applications while the distribution function is more generally used (though both convey the same information.)
统计代写|统计推断作业代写statistical inference代考|Example
What are the survival function and CDF from the density considered before?
$$
F(x)=P(X \leq x)=\frac{1}{2} \text { Base } \times \text { Height }=\frac{1}{2}(x) \times(2 x)=x^{2},
$$
for $1 \geq x \geq 0$. Notice that calculating the survival function is now trivial given that we’ve already calculated the distribution function.
$S(x)=1=F(x)=1-x^{2}$
Again, $\mathrm{R}$ has a function that calculates the distribution function for us in this case, pbeta. Let’s try calculating $F(.4), F(.5)$ and $F(.6)$
3 phataçc(ด.4, ด. ร, ด. ค), 3,1$)$
[1] $0.16 \quad 0.25 \quad 0.36$
Notice, of course, these are simply the numbers squared. By default the prefix $p$ in front of a density in R gives the distribution function (pbeta, pnorm, pgamma). If you want the survival function values, you could always subtract by one, or give the argument lower.tail = FALSE as an argument to the function, which asks $R$ to calculate the upper area instead of the lower.
统计代写|统计推断作业代写statistical inference代考|Quantiles
You’ve heard of sample quantiles. If you were the 95 th percentile on an exam, you know that $95 \%$ of people scored worse than you and $5 \%$ scored better. These are sample quantities. But you might have wondered, what are my sample quantiles estimating? In fact, they are estimating the population quantiles. Here we define these population analogs.
The $\alpha^{t h}$ quantile of a distribution with distribution function $F$ is the point $x_{\alpha}$ so that
$$
F\left(x_{\alpha}\right)=\alpha
$$
So the $0.95$ quantile of a distribution is the point so that $95 \%$ of the mass of the density lies below it. Or, in other words, the point so that the probability of getting a randomly sampled point below it is $0.95$. This is analogous to the sample quantiles where the $0.95$ sample quantile is the value so that $95 \%$ of the data lies below it.
A percentile is simply a quantile with $\alpha$ expressed as a percent rather than a proportion. The (population) median is the $50^{t h}$ percentile. Remember that percentiles are not probabilities! Remember that quantiles have units. So the population median height is the height (in inches say) so that the probability that a randomly selected person from the population is shorter is $50 \%$. The sample, or empirical, median would be the height so in a sample so that $50 \%$ of the people in the sample were shorter.
统计推断代写
统计代写|统计推断作业代写statistical inference代考|CDF and survival function
PDF 和 PMF 的某些领域非常有用，我们给它们命名。随机变量的累积分布函数 (CDF)，X, 返回随机变量小于或等于该值的概率X. 注意我们使用大写的（有点烦人的）约定X表示随机变量的一个随机的、未实现的版本和一个小写字母X表示我们插入的特定数字。（这个符号，虽然看起来很奇怪，但可以追溯到 Fisher 并且不会出现在任何地方，所以你不妨习惯它。大写表示未实现的随机变量，小写表示插入数字的占位符。）所以我们可以写出以下来描述分布函数F :
F(X)=磷(X≤X)
无论随机变量是离散的还是连续的，这个定义都适用。随机变量的生存函数X定义为随机变量大于值的概率X.
小号(X)=磷(X>X)
请注意小号(X)=1−F(X)，因为生存函数在特定值处评估X正在计算相反事件的概率（大于而不是小于或等于）。生存函数在生物统计应用中通常是首选，而分布函数更常用（尽管两者都传达相同的信息。）
统计代写|统计推断作业代写statistical inference代考|Example
之前考虑的密度的生存函数和CDF是多少？
F(X)=磷(X≤X)=12 根据 × 高度 =12(X)×(2X)=X2,
为了1≥X≥0. 请注意，鉴于我们已经计算了分布函数，因此计算生存函数现在是微不足道的。
小号(X)=1=F(X)=1−X2
再次，R在这种情况下，有一个函数可以为我们计算分布函数，pbeta。让我们尝试计算F(.4),F(.5)和F(.6)
3 phataçc(Dor.4,Dor.Ror.,Dor.C.), 3,1)
[1] 0.160.250.36
请注意，当然，这些只是数字的平方。默认情况下前缀p在R中的密度前面给出分布函数（pbeta，pnorm，pgamma）。如果你想要生存函数值，你总是可以减一，或者将参数 lower.tail = FALSE 作为函数的参数，它要求R计算上面积而不是下面积。
统计代写|统计推断作业代写statistical inference代考|Quantiles
您听说过样本分位数。如果你是考试的第 95 个百分位，你知道95%的人得分比你差，并且5%得分更好。这些是样品数量。但您可能想知道，我的样本分位数估计值是多少？事实上，他们正在估计人口分位数。在这里，我们定义了这些人口类似物。
这一种吨H具有分布函数的分布的分位数F是重点X一种以便
F(X一种)=一种
所以0.95分布的分位数是点，使得95%密度的质量在它之下。或者，换句话说，使得在其下方获得随机采样点的概率为0.95. 这类似于样本分位数，其中0.95样本分位数是这样的值95%的数据位于其下方。
百分位数只是一个分位数一种表示为百分比而不是比例。（人口）中位数是50吨H百分位。请记住，百分位数不是概率！请记住，分位数有单位。所以人口中位数身高是身高（以英寸为单位），因此从人口中随机选择的人较短的概率是50%. 样本或经验中位数将是样本中的高度，因此50%样本中的人更矮。
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
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。