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SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。
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- 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|SPSS代写代考|Self-selection bias
Humans participate in research voluntarily. But most people invited to participate in a study will decline. Researchers often think about a response rate of around $15 \%$ as being relatively good. But that would mean $85 \%$ of people invited to respond did not. In other words, compared to the population, people who volunteer for research might be considered unusual. Perhaps there are some characteristics that volunteers have in common that differ from non-volunteers. In other words, the fact that participants self-select to participate in studies means that their results might not generalize to non-volunteers. This bias is especially pronounced when the topic of the study is relevant to volunteer characteristics. For example, customer satisfaction surveys tend to accumulate responses from people who either had a horrible experience or an amazing experience-people without strong feelings about the experience as a customer are less likely to respond. The fact that people whose experience was neither horrible nor wonderful are less likely to respond biases the results. In another example, if a researcher is studying procrastination, they might miss out on participants who procrastinate at high levels because they might never get around to filling out the survey. Self-selection is always a concern, but particularly when the likelihood to participate is related to factors being measured in the study.
统计代写|SPSS代写代考|Exclusion bias
Researchers always set inclusion and exclusion criteria for a given sample. For example, a researcher might limit their study to current students or to certified teachers. Setting those criteria is important and necessary. But sometimes the nature of the exclusion criteria can exclude participants in ways that bias the results. For example, many researchers studying college students will exclude children from their samples. They do so for reasons related to ethical regulations (specifically, to avoid seeking parental consent) that would make the study more difficult to complete. However, it may be that college students who are not yet adults (say, a 17-year-old first-year student) might have perspectives and experiences that are quite different from other students. Those perspectives get lost through excluding children and can bias the results. It might make sense to accept that limitation, that the results wouldn’t generalize to students who enroll in college prior to 18 years of age, but researchers should consider the ways that exclusion criteria might bias results.
统计代写|SPSS代写代考|Attrition bias
Attrition bias is a result of participants leaving a study partway through. Most frequently, this happens in longitudinal research, where participants might drop out of a study after the first part of the study, before later follow-up measures are completed. In some cases, this happens because participants cannot continue to commit their time to being part of the study. In other cases, it might happen because participants move away, no longer meet inclusion criteria, or become unavailable due to illness or death. For example, in longitudinal school-based research, researchers might follow students across multiple years. Students might move out of the school district over time, and this might be more likely for some groups of students than others. Those students who move away cannot be included in the analysis of change across years, but likely share some characteristics that are also related to their leaving the study. In other words, the loss of those data via attrition biases the results.
Another way that attrition can happen is via participants dropping out of a survey partway through completing it. Perhaps the survey was longer than the participant expected, or something suddenly came up, but the participant has chosen not to finish participating in a single-time measurement. This is most common in survey research, where participants might give up on the survey because they found it too long. It may be that the participants who stopped halfway through share characteristics that both led them to leave the study and were relevant to the study outcomes. Again, in this case, the loss of those participants may bias the results.
SPSS代写
统计代写|SPSS代写代考|Self-selection bias
人类自愿参与研究。但大多数受邀参加研究的人都会拒绝。研究人员通常认为响应率约为15%作为比较好的。但这意味着85%受邀回应的人没有。换句话说，与人口相比，自愿参加研究的人可能被认为是不寻常的。也许志愿者有一些与非志愿者不同的共同特征。换句话说，参与者自行选择参与研究的事实意味着他们的结果可能不会推广到非志愿者。当研究主题与志愿者特征相关时，这种偏见尤其明显。例如，客户满意度调查往往会收集那些经历过可怕经历或经历过惊人经历的人的回答——那些对作为客户的体验没有强烈感觉的人不太可能做出回应。经历既不可怕也不美妙的人不太可能做出反应，这一事实会使结果产生偏差。在另一个例子中，如果研究人员正在研究拖延症，他们可能会错过那些拖延症高的参与者，因为他们可能永远都没有时间填写调查表。自我选择始终是一个问题，尤其是当参与的可能性与研究中测量的因素有关时。
统计代写|SPSS代写代考|Exclusion bias
研究人员总是为给定的样本设定纳入和排除标准。例如，研究人员可能会将他们的研究限制在当前学生或经过认证的教师身上。设定这些标准是重要且必要的。但有时排除标准的性质可能会以偏向结果的方式排除参与者。例如，许多研究大学生的研究人员会将儿童排除在他们的样本之外。他们这样做是出于与道德法规相关的原因（特别是为了避免寻求父母的同意），这会使研究更难以完成。但是，可能是尚未成年的大学生（例如，17 岁的一年级学生）可能具有与其他学生完全不同的观点和经历。这些观点会因排除儿童而丢失，并可能使结果产生偏差。
统计代写|SPSS代写代考|Attrition bias
流失偏差是参与者中途退出研究的结果。最常见的是，这发生在纵向研究中，参与者可能在研究的第一部分之后退出研究，之后的后续措施完成之前。在某些情况下，发生这种情况是因为参与者无法继续投入时间参与研究。在其他情况下，这可能是因为参与者离开、不再符合纳入标准或因疾病或死亡而无法参加。例如，在基于学校的纵向研究中，研究人员可能会跟踪学生多年。随着时间的推移，学生可能会搬出学区，这对于某些学生群体来说可能比其他学生群体更有可能。那些搬走的学生不能被纳入跨年变化分析，但可能与他们离开研究有一些共同点。换句话说，这些数据因损耗而丢失会使结果产生偏差。
另一种可能发生流失的方式是参与者在完成调查的过程中退出调查。也许调查比参与者预期的要长，或者突然出现了什么问题，但参与者选择不完成单次测量。这在调查研究中最为常见，参与者可能会因为发现太长而放弃调查。可能是中途停止的参与者具有共同的特征，既导致他们离开研究，又与研究结果相关。同样，在这种情况下，失去这些参与者可能会使结果产生偏差。
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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。