如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| Wilcoxon rank-sum test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta \neq 0$
(B) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta>0$
(C) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta<0$
Test statistic: $\quad$ For $n_{1} \leq n_{2}$ the test statistic is given by:
$W=$ sum of ranks of $X_{1}, \ldots, X_{n_{1}}$ in the combined sample
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $w$ of $W$
(A) $w \geq w_{\alpha / 2}$ or $w \leq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w_{\alpha / 2}$
(B) $w \geq w_{a}$
(C) $w \leq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w_{a}$
p-value:
(A) $p=2 \min \left(P(W \geq w), 1-P\left(W \geq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w\right)\right)$
(B) $p=P(W \geq w)$
(C) $p=1-P\left(W \geq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w\right)$
Annotations: $\quad$ For the calculation of the test statistic, first combine both samples and rank the combined sample from the lowest to the highest values. $W$ is the sum of the ranks of sample $X$. It is also possible to use the sum of ranks of $Y$ in the combined sample as test statistic. Usually the sum of ranks of the sample with the smallest sample size is used (Mann and Whitney 1947; Wilcoxon 1949).

• $w_{a}$ denotes the upper-tail probabilities for the distribution of $W$ under the null hypothesis, for example, given in table A.6 of Hollander and Wolfe (1999).
• In case of ties, that is, observations with the same values, mid ranks are assigned, resulting in an approximate test (Hollander and Wolfe 1999, p. 108).
• For higher sample sizes the calculation of the distribution of the test statistic $W$ is tedious. A Gaussian approximation can be used with $E(W)=n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right) / 2$ and variance $\operatorname{Var}(W)=n_{1} n_{2}\left(n_{1}+\right.$ $\left.n_{2}+1\right) / 12$ and test statistic $Z=\frac{W-E(W)}{\sqrt{\operatorname{Var}(W)}}$ (Hollander and Wolfe 1999 , p. 108).
• In the case of ties the variance needs to be modified for the Gaussian approximation. Let $n_{t}$ be the number of groups with ties and $t_{k}$ the number of ties in group $k$ then $\operatorname{Var}(W)=\left(n_{1} n_{2} / 12\right) \times$ $\left[n_{1}+n_{2}+1-\sum_{k=1}^{n_{t}}\left(t_{k}^{3}-t_{k}\right) /\left(\left(n_{1}+n_{2}\right)\left(n_{1}+n_{2}-1\right)\right)\right]$

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon matched-pairs signed-rank test

Description: $\quad$ Tests if the location (median $m$ ) of the difference of populations is zero, in the case of paired samples.
Assumptions: $\quad$ Data are measured on an interval or ratio scale.

• The random variables $X$ and $Y$ are observed in pairs with observations $\left(x_{i}, y_{i}\right) \quad i=1, \ldots, n .$
• The differences $D_{i}=X_{i}-Y_{i}$ are independent and identically distributed.
• The distribution of the $D_{i}$ is continuous and symmetric around the median $m$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m \neq 0$
  (B) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m>0$
  (C) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m<0$
  Test statistic:
  $$
  W^{+}=\sum_{i=1}^{n} R_{i} 1_{] 0, \infty 0 \mid}\left(D_{i}\right) \text {, with } R_{i}=\operatorname{rank}\left|D_{i}\right|, \quad \text { for } \quad i=1, \ldots, n
  $$
  Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $w$ of $W^{+}$
  (A) $w \geq w_{\alpha / 2}$ or $w \leq w_{1-\alpha / 2}$
  (B) $w \geq w_{a}$
  (C) $w \leq w_{1-\alpha}$
  p-value:
  (A) $p=2 \min (P(W \geq w), 1-P(W \geq w))$
  (B) $p=P(W \geq w)$
  (C) $p=1-P(W \geq w)$
  Annotations: – Critical values for the test can be found in McCornack $1965 .$
• The hypotheses can be extended to the case $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}$ : $m \neq m_{0}$ by using $D_{i}^{*}=X_{i}-Y_{i}-m_{0}$ instead of $D_{i}=X_{i}-Y_{i}$.
• Note, the hypothesis $m=0$ does not equal the hypothesis $m_{X}=$ $m_{Y}$ unless the random variables $X$ and $Y$ are symmetric distributed around their medians $m_{X}$ or $m_{Y}$.
• This test is the nonparametric equivalent to the paired t-test (Test 2.2.5).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Wilcoxon rank-sum test

假设：（
一）H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ≠0
(乙)H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ>0
（C）H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ<0
测试统计：为了n1≤n2检验统计量由下式给出：
在=的等级总和X1,…,Xn1在组合样本
测试决策中：拒绝H0如果对于观察值在的在
（一种）在≥在一种/2要么在≤n1(n1+n2+1)−在一种/2
(乙)在≥在一种
（C）在≤n1(n1+n2+1)−在一种
p 值：
(A)p=2分钟(磷(在≥在),1−磷(在≥n1(n1+n2+1)−在))
(乙)p=磷(在≥在)
（C）p=1−磷(在≥n1(n1+n2+1)−在)
注释：对于检验统计量的计算，首先将两个样本组合起来，并将组合样本从最低值到最高值进行排序。在是样本秩和X. 也可以使用秩和和在组合样本中作为检验统计量。通常使用具有最小样本量的样本的秩和（Mann 和 Whitney 1947；Wilcoxon 1949）。

• 在一种表示分布的上尾概率在在零假设下，例如，在 Hollander 和 Wolfe (1999) 的表 A.6 中给出。
• 在平局的情况下，即具有相同值的观察值，将分配中间等级，从而进行近似检验（Hollander 和 Wolfe 1999，第 108 页）。
• 对于更大的样本量，计算检验统计量的分布在很乏味。高斯近似可用于和(在)=n1(n1+n2+1)/2和方差在哪里⁡(在)=n1n2(n1+ n2+1)/12和检验统计和=在−和(在)在哪里⁡(在)（Hollander 和 Wolfe 1999，第 108 页）。
• 在平局的情况下，需要针对高斯近似修改方差。让n吨是有关系的组的数量和吨到组中的联系数到然后在哪里⁡(在)=(n1n2/12)× [n1+n2+1−∑到=1n吨(吨到3−吨到)/((n1+n2)(n1+n2−1))]

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon matched-pairs signed-rank test

描述：测试位置（中位数米) 在配对样本的情况下，总体差异为零。
假设：数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 随机变量X和和与观察成对观察(X一世,和一世)一世=1,…,n.
• 差异D一世=X一世−和一世是独立同分布的。
• 的分布D一世围绕中位数连续且对称米.
  假设：（
  一）H0:米=0对比H1:米≠0
  (乙)H0:米=0对比H1:米>0
  （C）H0:米=0对比H1:米<0
  测试统计：
  在+=∑一世=1nR一世1]0,∞0∣(D一世)， 和 R一世=秩⁡|D一世|, 为了 一世=1,…,n
  测试决定：拒绝H0如果对于观察值在的在+
  （一种）在≥在一种/2要么在≤在1−一种/2
  (乙)在≥在一种
  （C）在≤在1−一种
  p 值：
  (A)p=2分钟(磷(在≥在),1−磷(在≥在))
  (乙)p=磷(在≥在)
  （C）p=1−磷(在≥在)
  注释： – 测试的临界值可以在 McCornack 中找到1965.
• 假设可以扩展到案例H0:米=米0对比H1:米≠米0通过使用D一世∗=X一世−和一世−米0代替D一世=X一世−和一世.
• 注意，假设米=0不等于假设米X= 米和除非随机变量X和和围绕它们的中位数对称分布米X要么米和.
• 该检验是配对 t 检验（检验 2.2.5）的非参数等效项。

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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

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。