如果你也在 怎样代写统计推断statistics interference这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
统计推断是利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人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断statistics interference方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写统计推断statistics interference方面经验极为丰富，各种代写统计推断statistics interference相关的作业也就用不着说。
我们提供的属性统计推断statistics interference及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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statistics interference代考|General remarks
The previous frequentist discussion in especially Chapter 3 yields a theoretical approach which is limited in two senses. It is restricted to problems with no nuisance parameters or ones in which elimination of nuisance parameters is straightforward. An important step in generalizing the discussion is to extend the notion of a Fisherian reduction. Then we turn to a more systematic discussion of the role of nuisance parameters.
By comparison, as noted previously in Section 1.5, a great formal advantage of the Bayesian formulation is that, once the formulation is accepted, all subsequent problems are computational and the simplifications consequent on sufficiency serve only to ease calculations.
统计代写|统计推断作业代写statistics interference代考|General Bayesian formulation
The argument outlined in Section $1.5$ for inference about the mean of a normal distribution can be generalized as follows. Consider the model $f_{Y \mid \Theta}(y \mid \theta)$, where, because we are going to treat the unknown parameter as a random variable, we now regard the model for the data-generating process as a conditional density. Suppose that $\Theta$ has the prior density $f_{\Theta}(\theta)$, specifying the marginal
distribution of the parameter, i.e., in effect the distribution $\Theta$ has when the observations $y$ are not available.
Given the data and the above formulation it is reasonable to assume that all information about $\theta$ is contained in the conditional distribution of $\Theta$ given $Y=y$. We call this the posterior distribution of $\Theta$ and calculate it by the standard laws of probability theory, as given in (1.12), by
$$
f_{\Theta \mid Y}(\theta \mid y)=\frac{f_{Y \mid \Theta}(y \mid \theta) f_{\Theta}(\theta)}{\int_{\Omega_{\theta}} f_{Y \mid \Theta}(y \mid \phi) f_{\Theta}(\phi) d \phi} .
$$
The main problem in computing this lies in evaluating the normalizing constant in the denominator, especially if the dimension of the parameter space is high. Finally, to isolate the information about the parameter of interest $\psi$, we marginalize the posterior distribution over the nuisance parameter $\lambda$. That is, writing $\theta=(\psi, \lambda)$, we consider
$$
f_{\Psi \mid Y}(\psi \mid y)=\int f_{\Theta \mid Y}(\psi, \lambda \mid y) d \lambda
$$
The models and parameters for which this leads to simple explicit solutions are broadly those for which frequentist inference yields simple solutions.
Because in the formula for the posterior density the prior density enters both in the numerator and the denominator, formal multiplication of the prior density by a constant would leave the answer unchanged. That is, there is no need for the prior measure to be normalized to 1 so that, formally at least, improper, i.e. divergent, prior densities may be used, always provided proper posterior densities result. A simple example in the context of the normal mean, Section $1.5$, is to take as prior density element $f_{M}(\mu) d \mu$ just $d \mu$. This could be regarded as the limit of the proper normal prior with variance $v$ taken as $v \rightarrow \infty$. Such limits raise few problems in simple cases, but in complicated multiparameter problems considerable care would be needed were such limiting notions contemplated. There results here a posterior distribution for the mean that is normal with mean $\bar{y}$ and variance $\sigma_{0}^{2} / n$, leading to posterior limits numerically identical to confidence limits.
In fact, with a scalar parameter it is possible in some generality to find a prior giving very close agreement with corresponding confidence intervals. With multidimensional parameters this is not in general possible and naive use of flat priors can lead to procedures that are very poor from all perspectives; see Example 5.5.
统计代写|统计推断作业代写statistics interference代考|Frequentist analysis
One approach to simple problems is essentially that of Section $2.5$ and can be summarized, as before, in the Fisherian reduction:
- find the likelihood function;
- reduce to a sufficient statistic $S$ of the same dimension as $\theta$;
- find a function of $S$ that has a distribution depending only on $\psi$;
- place it in pivotal form or alternatively use it to derive $p$-values for null hypotheses;
- invert to obtain limits for $\psi$ at an arbitrary set of probability levels.
There is sometimes an extension of the method that works when the model is of the $(k, d)$ curved exponential family form. Then the sufficient statistic is of dimension $k$ greater than $d$, the dimension of the parameter space. We then proceed as follows: - if possible, rewrite the $k$-dimensional sufficient statistic, when $k>d$, in the form $(S, A)$ such that $S$ is of dimension $d$ and $A$ has a distribution not depending on $\theta$;
- consider the distribution of $S$ given $A=a$ and proceed as before. The statistic $A$ is called ancillary.
There are limitations to these methods. In particular a suitable A may not exist, and then one is driven to asymptotic, i.e., approximate, arguments for problems of reasonable complexity and sometimes even for simple problems.
We give some examples, the first of which is not of exponential family form.
Example 4.1. Uniform distribution of known range. Suppose that $\left(Y_{1}, \ldots, Y_{n}\right)$ are independently and identically distributed in the uniform distribution over $(\theta-1, \theta+1)$. The likelihood takes the constant value $2^{-n}$ provided the smallest
and largest values $\left(y_{(1)}, y_{(n)}\right)$ lie within the range $(\theta-1, \theta+1)$ and is zero otherwise. The minimal sufficient statistic is of dimension 2 , even though the parameter is only of dimension 1 . The model is a special case of a location family and it follows from the invariance properties of such models that $A=Y_{(n)}-Y_{(1)}$ has a distribution independent of $\theta$.
This example shows the imperative of explicit or implicit conditioning on the observed value $a$ of $A$ in quite compelling form. If $a$ is approximately 2 , only values of $\theta$ very close to $y^{}=\left(y_{(1)}+y_{(n)}\right) / 2$ are consistent with the data. If, on the other hand, $a$ is very small, all values in the range of the common observed value $y^{}$ plus and minus 1 are consistent with the data. In general, the conditional distribution of $Y^{}$ given $A=a$ is found as follows. The joint density of $\left(Y_{(1)}, Y_{(n)}\right)$ is $$ n(n-1)\left(y_{(n)}-y_{(1)}\right)^{n-2} / 2^{n} $$ and the transformation to new variables $\left(Y^{}, A=Y_{(n)}-Y_{(1)}\right)$ has unit Jacobian. Therefore the new variables $\left(Y^{}, A\right)$ have density $n(n-1) a^{(n-2)} / 2^{n}$ defined over the triangular region $\left(0 \leq a \leq 2 ; \theta-1+a / 2 \leq y^{} \leq \theta+1-a / 2\right)$ and density zero elsewhere. This implies that the conditional density of $Y^{}$ given $A=a$ is uniform over the allowable interval $\theta-1+a / 2 \leq y^{} \leq \theta+1-a / 2$.
Conditional confidence interval statements can now be constructed although they add little to the statement just made, in effect that every value of $\theta$ in the relevant interval is in some sense equally consistent with the data. The key point is that an interval statement assessed by its unconditional distribution could be formed that would give the correct marginal frequency of coverage but that would hide the fact that for some samples very precise statements are possible whereas for others only low precision is achievable.
属性数据分析
统计代写|统计推断作业代写statistics interference代考|General remarks
之前的常客讨论，尤其是第 3 章中的讨论，产生了一种在两个意义上受到限制的理论方法。它仅限于没有干扰参数的问题或消除干扰参数很简单的问题。概括讨论的一个重要步骤是扩展 Fisherian 约简的概念。然后我们转向对有害参数的作用进行更系统的讨论。
相比之下，如前面 1.5 节所述，贝叶斯公式的一个很大的形式优势是，一旦公式被接受，所有后续问题都是计算的，并且因充分性而产生的简化仅用于简化计算。
统计代写|统计推断作业代写statistics interference代考|General Bayesian formulation
节中概述的论点1.5关于正态分布均值的推断可以概括如下。考虑模型F是∣θ(是∣θ), 其中，因为我们要将未知参数视为随机变量，所以我们现在将数据生成过程的模型视为条件密度。假设θ具有先验密度Fθ(θ)，指定边际
参数的分布，即实际上分布θ有什么时候观察是不可用。
鉴于数据和上述公式，可以合理地假设所有关于θ包含在条件分布中θ给定是=是. 我们称之为后验分布θ并根据（1.12）中给出的概率论的标准定律计算它，由
Fθ∣是(θ∣是)=F是∣θ(是∣θ)Fθ(θ)∫ΩθF是∣θ(是∣φ)Fθ(φ)dφ.
计算这个的主要问题在于评估分母中的归一化常数，特别是如果参数空间的维数很高。最后，隔离有关感兴趣参数的信息ψ，我们边缘化了讨厌参数的后验分布λ. 也就是说，写θ=(ψ,λ)， 我们认为
FΨ∣是(ψ∣是)=∫Fθ∣是(ψ,λ∣是)dλ
这导致简单显式解决方案的模型和参数广泛地是频率论推理产生简单解决方案的模型和参数。
因为在后验密度公式中，先验密度在分子和分母中都输入，所以先验密度乘以一个常数的形式乘法将使答案保持不变。也就是说，没有必要将先验测量归一化为1，以便至少在形式上可以使用不正确的，即发散的先验密度，总是提供适当的后验密度结果。正态均值上下文中的一个简单示例，Section1.5, 是作为先验密度元素F米(μ)dμ只是dμ. 这可以被视为具有方差的适当正态先验的极限v当作v→∞. 这样的限制在简单的情况下很少引起问题，但在复杂的多参数问题中，如果考虑到这样的限制概念，则需要相当小心。这里的结果是均值的后验分布，均值是正态的是¯和方差σ02/n，导致后验极限在数值上与置信极限相同。
事实上，使用标量参数，在某些一般情况下，可以找到与相应置信区间非常接近的先验。对于多维参数，这通常是不可能的，并且天真地使用平面先验会导致从各个角度来看都非常糟糕的程序；见例 5.5。
统计代写|统计推断作业代写statistics interference代考|Frequentist analysis
解决简单问题的一种方法本质上是 Section2.5并且可以像以前一样总结为费雪简化：
- 找到似然函数；
- 减少到足够的统计量小号尺寸相同θ;
- 找到一个函数小号它的分布仅取决于ψ;
- 把它放在关键的形式，或者用它来推导p- 零假设的值；
- 反转以获得限制ψ在任意一组概率水平上。
当模型属于(到,d)弯曲指数族形式。那么充分的统计量是有维度的到比…更棒d，参数空间的维数。然后我们进行如下操作： - 如果可能，重写到维充分统计量，当到>d，形式为(小号,一种)这样小号有维度d和一种分布不依赖于θ;
- 考虑分布小号给定一种=一种并像以前一样进行。统计数据一种称为辅助。
这些方法有局限性。特别是一个合适的 A 可能不存在，然后一个人被驱使对合理复杂的问题，有时甚至是简单问题进行渐近的，即近似的论证。
我们给出一些例子，其中第一个不是指数族形式。
例 4.1。已知范围的均匀分布。假设(是1,…,是n)在均匀分布中独立同分布(θ−1,θ+1). 可能性取常数值2−n提供最小的
和最大值(是(1),是(n))位于范围内(θ−1,θ+1)否则为零。最小足够统计量的维度是 2 ，即使参数只有维度 1 。该模型是位置族的一个特例，它遵循此类模型的不变性，即一种=是(n)−是(1)具有独立于的分布θ.
此示例显示了对观察值进行显式或隐式条件的必要性一种的一种以非常引人注目的形式。如果一种约为 2 ，只有θ很接近是=(是(1)+是(n))/2与数据一致。另一方面，如果，一种非常小，所有值都在共同观察值范围内是正负1与数据一致。一般来说，条件分布是给定一种=一种发现如下。联合密度(是(1),是(n))是n(n−1)(是(n)−是(1))n−2/2n以及对新变量的转换(是,一种=是(n)−是(1))有单位雅可比行列式。因此新变量(是,一种)有密度n(n−1)一种(n−2)/2n在三角形区域上定义(0≤一种≤2;θ−1+一种/2≤是≤θ+1−一种/2)其他地方的密度为零。这意味着条件密度是给定一种=一种在允许的区间内是均匀的θ−1+一种/2≤是≤θ+1−一种/2.
现在可以构造条件置信区间语句，尽管它们对刚刚所做的语句几乎没有添加，实际上每个值θ在相关区间在某种意义上与数据同样一致。关键是可以形成一个由其无条件分布评估的区间陈述，该陈述将给出正确的边际覆盖频率，但这将隐藏这样一个事实，即对于某些样本，非常精确的陈述是可能的，而对于其他样本，则只能实现低精度。
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。
statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。