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- 极大似然 Maximum likelihood
- 贝叶斯方法 Bayesian methods
- 线性回归 Linear regression
- 多项式Logistic回归 Multinomial regression
- 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Generalized Linear Mixed Models
Generalized linear mixed models (GLMM) combine the ideas of generalized linear models with the random effects modeling ideas of the previous two chapters. The response is a random variable, $Y_{i}$, taking observed values, $y_{i}$, for $i=1, \ldots, n$, and follows an exponential family distribution as defined in Chapter 8 :
$$
f\left(y_{i} \mid \theta_{i}, \phi\right)=\exp \left[\frac{y_{i} \theta_{i}-b\left(\theta_{i}\right)}{a(\phi)}+c(y, \phi)\right]
$$
Let $E Y_{i}=\mu_{i}$ and let this be connected to the linear predictor $\eta_{i}$ using the link function $g$ by $\eta_{i}=g\left(\mu_{i}\right)$. Suppose for simplicity that we use the canonical link for $g$ so that we may make the direct connection that $\theta_{i}=\mu_{i}$.
Now let the random effects, $\gamma$, have distribution $h(\gamma \mid V)$ for parameters $V$. The fixed effects are $\beta$. Conditional on the random effects, $\gamma$,
$$
\theta_{i}=x_{i}^{T} \beta+z_{i}^{T} \gamma
$$
where $x_{i}$ and $z_{i}$ are the corresponding rows from the design matrices, $X$ and $Z$, for the respective fixed and random effects. Now the likelihood may be written as:
$$
L(\beta, \phi, V \mid y)=\prod_{i=1}^{n} \int f\left(y_{i} \mid \beta, \phi, \gamma\right) h(\gamma \mid V) d \gamma
$$
Typically the random effects are assumed normal: $\gamma \sim N(0, D)$. However, unless $f$ is also normal, the integral remains in the likelihood, which becomes difficult to compute, particularly if the random effects structure is complicated.
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Inference
A variety of approaches are available for estimating and performing inference for these models. All have strengths and weaknesses so it is not possible to recommend a single method to use in all circumstances. We present an overview of the theory behind these approaches before demonstrating the implementation on two examples. Later in the chapter, we discuss a related method called generalized estimating equations (GEE).
Penalized Quasi-Likelihood (PQL): In Section 8.2, we described a method by
275
276
MIXED EFFECT MODELS FOR NONNORMAL RESPONSES
which GLMs can be fit using only LMs with weights. The idea is to produce a linearized version of the response which we called the adjusted dependent variable (sometimes called the pseudo or working response) defined as
$$
\tilde{y}^{i}=\hat{\eta}^{i}+\left.\left(y-\hat{\mu}^{i}\right) \frac{d \eta}{d \mu}\right|_{\eta^{i}}
$$
假设检验代写
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广义线性混合模型（GLMM）将广义线性模型的思想与前两章的随机效应建模思想相结合。响应是一个随机变量，和一世，取观测值，和一世， 为了一世=1,…,n, 并遵循第 8 章中定义的指数族分布：
F(和一世∣θ一世,φ)=经验[和一世θ一世−b(θ一世)一种(φ)+C(和,φ)]
让和和一世=μ一世并让它连接到线性预测器这一世使用链接功能G经过这一世=G(μ一世). 假设为简单起见，我们使用规范链接G这样我们就可以建立直接的联系θ一世=μ一世.
现在让随机效应，C, 有分布H(C∣五)对于参数五. 固定效应是b. 以随机效应为条件，C,
θ一世=X一世吨b+和一世吨C
在哪里X一世和和一世是设计矩阵中的相应行，X和和, 对于各自的固定和随机效应。现在可能性可以写成：
一世(b,φ,五∣和)=∏一世=1n∫F(和一世∣b,φ,C)H(C∣五)dC
通常假设随机效应是正常的：C∼ñ(0,D). 然而，除非F也是正常的，积分保留在似然中，这变得难以计算，特别是在随机效应结构复杂的情况下。
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Inference
有多种方法可用于估计和执行这些模型的推理。所有人都有优点和缺点，因此不可能推荐一种在所有情况下都使用的方法。在演示两个示例的实现之前，我们将概述这些方法背后的理论。在本章后面，我们将讨论一种称为广义估计方程（GEE）的相关方法。
惩罚拟似然（PQL）：在第 8.2 节中，我们描述了一种方法，通过
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用于非正常响应的混合效应模型
，仅使用带权重的 LM 可以拟合 GLM。这个想法是产生响应的线性化版本，我们将其称为调整后的因变量（有时称为伪响应或工作响应），定义为
和~一世=这^一世+(和−μ^一世)d这dμ|这一世
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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。