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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different
Consider the experiment of rolling two fair dice. There are many different outcomes of interest for this experiment including the following:
- The sum of the two dice rolled (let’s call this outcome $X$ ).
The highest number die rolled (let’s call this outcome $Y$ ).
These two different outcomes of interest have different sets of elementary events.
Outcome $X$ has eleven elementary events: 2,3,4,5,6,7,8,9,10, 11, 12 . - Outcome $Y$ has six elementary events: 1, 2, 3, 4, 5, 6 .
If we are not careful about specifying the particular outcome of interest for the experiment, then there is the potential to introduce genuine ambiguity when calculating probabilities.
For example, consider the elementary event ” 2 .” What is the probability of observing this event for this experiment? In other words what is $P(2)$ ? The answer depends on whether we are considering outcome $X$ or outcome $Y$ :
- For outcome $X$, the probability $P(2)$ is $1 / 36$ because there are 36 different ways to roll two dice and only one of these, the roll $(1,1)$, results in the sum of the dice being 2 .
- For outcome $Y$, the probability $P(2)$ is $1 / 12$ because of the 36 different ways to roll two dice there are three ways, the rolls $(1,2),(2,1)$ and $(2,2)$, that result in the highest number rolled being 2 .
Because of this ambiguity it is common practice, when there are different outcomes of interest for the same experiment to include some notation that identifies the particular outcome of interest when writing down probabilities. Typically, we would write $P(X=2)$ or $P(Y=2)$ instead of just $P(2)$.
The notation extends to events that comprise more than one elementary event. For example, consider the event $E$ defined as “greater than 3”:
- For outcome $X$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6,7,8,9,10,11,12}$.
- For outcome $Y$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6}$.
We calculate the probabilities as - For event $X, P(E)=11 / 12$.
- For event $Y, P(E)=3 / 4$.
Typically we would write $P(X=E)$ or $P(X \geq 3)$ for the former and $P(Y=E)$ or $P(Y \geq 3)$ for the latter.
In this example the outcomes $X$ and $Y$ can be considered as variables whose possible values are their respective set of elementary events. In general, if there is not an obviously unique outcome of interest for an experiment, then we need to specify each outcome of interest as a named variable and include this name in any relevant probability statement.
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Distributions
Consider the experiment of selecting a contractor to complete a piece of work for you. We are interested in the outcome “quality of the contractor.” Since, as discussed in Box 5.5, this is just one of many possible outcomes of interest for this experiment (others might be price of contractor, experience of contractor, etc.) it is safest to associate a variable name, say $Q$, with the outcome “quality of the contractor.” Let us assume that the set of elementary events for $Q$ is {very poôr, poōr, averāge, good, very good}.
On the basis of our previous experience with contractors, or purely based on subjective judgment, we might assign the probabilities to these elementary events for $Q$ as shown in the table of Figure 5.2(a). Since the numbers are all between 0 and 1 , and since they sum to 1 , this assignment is a valid probability measure for $Q$ (i.e., for the experiment with outcome $Q$ ) because it satisfies the axioms.
A table like the one in Figure 5.2(a), or equivalent graphical representations like the ones in Figure 5.2(b) and Figure 5.2(c), is called a probability distribution. In general, for experiments with a discrete set of elementary events:There is a very common but somewhat unfortunate notation for probability distributions. The probability distribution for an outcome such as $Q$ of an experiment is often written in shorthand as simply: $P(Q)$. If there was an event referred to as $Q$ then the expression $P(Q)$ is ambiguous since it refers to two very different concepts. Generally it will be clear from the context whether $P(Q)$ refers to the probability distribution of an outcome $Q$ or whether it refers to the probability of an event $Q$.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different
考虑掷两个公平骰子的实验。这个实验有许多不同的感兴趣的结果，包括：
- 掷出的两个骰子的总和（我们称这个结果为X）。
掷出的最高点数（我们称这个结果为是的）。
这两种不同的兴趣结果具有不同的基本事件集。
结果X有十一个基本事件：2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。 - 结果是的有六个基本事件：1、2、3、4、5、6。
如果我们在指定实验感兴趣的特定结果时不小心，那么在计算概率时就有可能引入真正的歧义。
例如，考虑基本事件“2”。对于这个实验，观察到这个事件的概率是多少？换句话说，什么是磷(2)? 答案取决于我们是否考虑结果X或结果是的 :
- 对于结果X, 概率磷(2)是1/36因为掷两个骰子有 36 种不同的方法，而其中只有一种，掷骰子(1,1)，结果骰子的总和为 2 。
- 对于结果是的, 概率磷(2)是1/12因为掷两个骰子有 36 种不同的方式，所以有三种方式，掷骰子(1,2),(2,1)和(2,2)，这导致滚动的最高数字为 2 。
由于这种模糊性，通常的做法是，当同一实验有不同的感兴趣结果时，在写下概率时包含一些标识感兴趣的特定结果的符号。通常，我们会写磷(X=2)或者磷(是的=2)而不仅仅是磷(2).
该符号扩展到包含多个基本事件的事件。例如，考虑事件和定义为“大于 3”：
- 对于结果X, 事件是和等于4,5,6,7,8,9,10,11,12.
- 对于结果是的, 事件是和等于4,5,6.
我们计算概率为 - 活动X,磷(和)=11/12.
- 活动是的,磷(和)=3/4.
通常我们会写磷(X=和)或者磷(X≥3)对于前者和磷(是的=和)或者磷(是的≥3)对于后者。
在这个例子中，结果X和是的可以被认为是变量，其可能值是它们各自的基本事件集。一般来说，如果一个实验没有明显独特的感兴趣的结果，那么我们需要将每个感兴趣的结果指定为一个命名变量，并将这个名称包含在任何相关的概率陈述中。
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Distributions
考虑选择承包商为您完成一项工作的实验。我们对结果“承包商的质量”感兴趣。因为，正如方框 5.5 中所讨论的，这只是该实验的许多可能感兴趣的结果之一（其他可能是承包商的价格、承包商的经验等）。关联变量名称是最安全的，比如问，结果是“承包商的质量”。让我们假设一组基本事件问是 {非常差，差，平均，好，非常好}。
根据我们以前与承包商的经验，或纯粹基于主观判断，我们可能会为这些基本事件分配概率问如图 5.2(a) 的表格所示。由于这些数字都在 0 和 1 之间，并且它们的总和为 1 ，因此该分配是有效的概率度量问（即，对于有结果的实验问) 因为它满足公理。
类似于图 5.2(a) 中的表格，或类似图 5.2(b) 和图 5.2(c) 中的等效图形表示，称为概率分布。一般来说，对于一组离散的基本事件的实验：概率分布有一个非常常见但有点不幸的符号。结果的概率分布，例如问of an Experiment 通常简写为：磷(问). 如果有一个事件被称为问然后表达式磷(问)是模棱两可的，因为它指的是两个非常不同的概念。一般来说，从上下文中可以清楚地看出是否磷(问)指结果的概率分布问还是指事件发生的概率问.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。