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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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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge
Consider the following two statements:
- There is a $50.9 \%$ chance that a new born baby in the United Kingdom is a girl.
- There is a $5 \%$ chance of the Spurs winning the FA Cup next year.
On the surface there seems to be no doubt that statement 1 is explained by a frequentist argument: Over the last 100 years $50.9 \%$ of all births recorded in the United Kingdom have been girls.
There is also no doubt that statement 2 has no such frequentist explanation (and hence must be subjective) since there is only one FA Cup next year, and we cannot somehow play the tournament many times in the same year and count the number of occasions on which the Spurs win.
But if we dig a little deeper here, things get rather murky. The $50.9 \%$ figure in statement 1 is actually based on many years of data that may disguise crucial trend information.
Suppose we discover that the percentage of girls born is increasing; say a hundred years ago $48.5 \%$ of babies were girls compared with $51.2 \%$ last year. Then surely the probability of a randomly selected newborn being a girl now is higher than $50.9 \%$ (and higher than $51.2 \%$ if the figures have been steadily increasing). And what exactly do we mean by a “randomly” selected baby. Surely, what we are interested in are specific babies such as “the next baby born to Mrs. Roberts of 213 White Hart Lane, London N17.” In that case the frequency data may need to be adjusted to take account of specific factors relevant to Mrs. Roberts. Both the general trend adjustments and the case specific adjustments here clearly require the subjective judgment of relevant experts. But that means, according to the frequentists, that their own approach is no longer valid since, as we saw earlier:
- The measure cannot be validated
- Different experts will give different subjective measures
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability
In discussing the difference between the frequentist and subjective approaches to measuring uncertainty, we were careful in Chapter 4 not to mention the word probability. That is because we want to define probability in such a way that it makes sense for whatever reasonable approach to measuring uncertainty we choose, be it frequentist, subjective, or even an approach that nobody has yet thought of. To do this in Section $5.2$ we describe some properties (called axioms) that any reasonable measure of uncertainty should satisfy; then we define probability as any measure that satisfies those properties. The nice thing about this way of defining probability is that not only does it avoid the problem of vagueness, but it also means that we can have more than one measure of probability. In particular, we will see that both the frequentist and subjective approaches satisfy the axioms, and hence both are valid ways of defining probability.
In Section $5.3$ we introduce the crucial notion of probability distributions. In Section $5.4$ we use the axioms to define the crucial issue of independence of events. An especially important probability distribution-the Binomial distribution-which is based on the idea of independent events, is described in Section 5.5. Finally in Section $5.6$ we will apply the lessons learned in the chapter to solve some of the problems we set in Chapter 2 and debunk a number of other probability fallacies.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge
考虑以下两个陈述：
- 有一个50.9%在英国刚出生的婴儿是女孩的可能性。
- 有一个5%马刺明年有机会赢得足总杯。
从表面上看，似乎毫无疑问，陈述 1 可以通过一个常客论点来解释：过去 100 年50.9%在英国记录的所有新生儿中都是女孩。
毫无疑问，陈述 2 没有这样的常客解释（因此必须是主观的），因为明年只有一个足总杯，我们不能以某种方式在同一年多次参加锦标赛并计算场次的次数马刺队获胜。
但是，如果我们在这里再深入一点，事情就会变得相当模糊。这50.9%声明 1 中的数字实际上是基于多年的数据，这些数据可能会掩盖关键的趋势信息。
假设我们发现出生女孩的百分比正在增加；说一百年前48.5%的婴儿是女孩51.2%去年。那么现在随机选择的新生儿成为女孩的概率肯定高于50.9%（并且高于51.2%如果数字一直在稳步增长）。我们所说的“随机”选择的婴儿究竟是什么意思。当然，我们感兴趣的是特定的婴儿，例如“伦敦 N17 白鹿巷 213 号罗伯茨夫人所生的下一个婴儿”。在这种情况下，可能需要调整频率数据以考虑与罗伯茨夫人相关的特定因素。无论是大势调整还是个案调整，显然都需要相关专家的主观判断。但这意味着，根据常客的说法，他们自己的方法不再有效，因为正如我们之前看到的：
- 无法验证该措施
- 不同的专家会给出不同的主观衡量标准
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability
在讨论测量不确定性的常客方法和主观方法之间的区别时，我们在第 4 章很小心，更不用说概率这个词了。这是因为我们希望以这样一种方式来定义概率，即无论我们选择何种合理的测量不确定性的方法，无论是常客的、主观的，甚至是尚未想到的方法，它都是有意义的。在部分中执行此操作5.2我们描述了任何合理的不确定性度量都应该满足的一些属性（称为公理）；然后我们将概率定义为满足这些属性的任何度量。这种定义概率的方式的好处在于，它不仅避免了模糊性问题，而且还意味着我们可以对概率进行不止一种测量。特别是，我们将看到频率论方法和主观方法都满足公理，因此两者都是定义概率的有效方法。
在部分5.3我们介绍了概率分布的关键概念。在部分5.4我们使用公理来定义事件独立性这一关键问题。5.5 节描述了一个特别重要的概率分布——二项分布——它基于独立事件的思想。最后在部分5.6我们将运用本章中学到的经验来解决我们在第 2 章中提出的一些问题，并揭穿其他一些概率谬误。
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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。