如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis 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。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合，以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据，为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。
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|The basic normal-normal finite population model
Consider a finite population of $N$ values $y_1, \ldots, y_N$ from the normal distribution with unknown mean $\mu$ and known variance $\sigma^2$. Assume we have prior information about $\mu$ which may be expressed in terms of a normal distribution with mean $\mu_0$ and variance $\sigma_0^2$.
Suppose that we are interested in the finite population mean, namely $\bar{y}=\left(y_1+\ldots+y_N\right) / N$, and wish to perform inference on $\bar{y}$ based on the observed values in a sample of size $n$ taken from this finite population via simple random sampling without replacement (SRSWOR).
For convenience, we will in what follows label (or rather relabel) the $n$ sample units as $1, \ldots, n$ and the $m=N-n$ nonsample units as $n+1, \ldots, N$. This convention simplifies notation and allows us to write the finite population vector, originally defined by $y=\left(y_1, \ldots, y_N\right)$, as
$$
y=\left(\left(y_1, \ldots, y_n\right),\left(y_{n+1}, \ldots, y_N\right)\right)=\left(y_s, y_r\right) \text {. }
$$
Example: Suppose that we sample units 2,3 and 5 from a finite population of size 7 . Then we change the labels of units 2,3 and 5 to 1 , 2 and 3 , respectively, and we change the labels of units $1,4,6$ and 7 to $4,5,6$ and 7 , respectively.
Thereby, instead of writing $y_s=\left(y_2, y_3, y_5\right)$ and $y_r=\left(y_1, y_4, y_6, y_7\right)$, we may write $y_s=\left(y_1, y_2, y_3\right)$ and $y_r=\left(y_4, y_5, y_6, y_7\right)$, respectively.
We will also implicitly condition on $s=\left(s_1, \ldots, s_n\right)$ at its fixed value and suppress $s$ from much of the notation. Thus we will sometimes write $f\left(\bar{y} \mid s, y_s\right)$ as $f\left(\bar{y} \mid y_s\right)$, with an understanding that $s$ refers to the particular units which were actually sampled.
Our inferential problem may be thought of as prediction of $\bar{y}r$ given the data, $y_s$ (and $s$ ), since $\bar{y}=\left(y{s T}+m \bar{y}_r\right) / N$. Considering the various distributions that are involved, a suitable Bayesian model is:
$$
\left(\bar{y}_r \mid y_s, \mu\right) \sim N\left(\mu, \sigma^2 / m\right)
$$
(the model distribution of the nonsample mean)
$$
\left(y_1, \ldots, y_n \mid \mu\right) \sim N\left(\mu, \sigma^2\right)
$$
(the model distribution of the sample values)
$$
\mu \sim N\left(\mu_0, \sigma_0^2\right)
$$
(the prior distribution).
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The general normal-normal finite population model
The basic normal-normal finite population model examined in the previous section assumes that:
all $N$ values in the finite population are conditionally normal and iid
we are interested only in the nonsample mean $\bar{y}_r$ and functions of $\bar{y}_r$ (such as the finite population mean $\bar{y}$ ).
We will now examine a generalisation of this basic model which allows for:
non-independence of values
ovariate information
inference on the entire nonsample vector and linear combinations thereof.
We will continue to assume that the values in the population are all (conditionally) normally distributed, and that the (conditional) variance of each value in the finite population is known. We will now also assume that all the covariance terms between these values are known. (These assumptions will be relaxed at a later stage.)
First, define the (finite) population vector in column form as
$$
y=\left(\begin{array}{l}
y_s \
y_r
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_n
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
y_{n+1} \
\vdots \
y_N
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_N
\end{array}\right) \text {. }
$$
Next, suppose that auxiliary information is available in the form of an $N$ by $p$ matrix
$$
X=\left(\begin{array}{c}
x_1^{\prime} \
\vdots \
x_N^{\prime}
\end{array}\right)=\left(X_1, \ldots, X_p\right)=\left(\begin{array}{ccc}
x_{11} & \cdots & x_{1 p} \
\vdots & \vdots & \vdots \
x_{N 1} & \cdots & x_{N p}
\end{array}\right),
$$
where
Bayesian Methods for Statistical Analysis
$$
x_i=\left(\begin{array}{c}
x_{i 1} \
\vdots \
x_{i p}
\end{array}\right)
$$
is the covariate vector for the $i$ th population unit $(i=1, \ldots, N)$ and
$$
X_j=\left(\begin{array}{c}
x_{1 j} \
\vdots \
x_{N j}
\end{array}\right)
$$
is the population vector for the $j$ th explanatory variable $(j=1, \ldots, p)$.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The basic normal-normal finite population model
考虑来自正态分布的有限总体$N$值$y_1, \ldots, y_N$，其平均值$\mu$未知，方差$\sigma^2$已知。假设我们有关于$\mu$的先验信息，它可以用均值$\mu_0$和方差$\sigma_0^2$的正态分布来表示。
假设我们对有限总体均值(即$\bar{y}=\left(y_1+\ldots+y_N\right) / N$)感兴趣，并希望根据通过无替换简单随机抽样(SRSWOR)从该有限总体中获取的大小为$n$的样本中的观察值对$\bar{y}$进行推断。
为了方便起见，我们将把$n$样例单元标记为$1, \ldots, n$，把$m=N-n$非样例单元标记为$n+1, \ldots, N$。这个约定简化了符号，并允许我们将最初由$y=\left(y_1, \ldots, y_N\right)$定义的有限总体向量写成
$$
y=\left(\left(y_1, \ldots, y_n\right),\left(y_{n+1}, \ldots, y_N\right)\right)=\left(y_s, y_r\right) \text {. }
$$
示例:假设我们从规模为7的有限总体中抽取单位2、3和5。然后我们把单位2、3和5的标签分别改为1、2和3，把单位$1,4,6$和7的标签分别改为$4,5,6$和7。
因此，我们可以分别写$y_s=\left(y_1, y_2, y_3\right)$和$y_r=\left(y_4, y_5, y_6, y_7\right)$，而不是写$y_s=\left(y_2, y_3, y_5\right)$和$y_r=\left(y_1, y_4, y_6, y_7\right)$。
我们还将隐式地以$s=\left(s_1, \ldots, s_n\right)$的固定值为条件，并从许多符号中删除$s$。因此，我们有时会将$f\left(\bar{y} \mid s, y_s\right)$写成$f\left(\bar{y} \mid y_s\right)$，并理解$s$指的是实际采样的特定单元。
我们的推理问题可以被认为是对$\bar{y}r$的预测，给定数据$y_s$(和$s$)，因为$\bar{y}=\left(y{s T}+m \bar{y}_r\right) / N$。考虑到所涉及的各种分布，一个合适的贝叶斯模型是:
$$
\left(\bar{y}_r \mid y_s, \mu\right) \sim N\left(\mu, \sigma^2 / m\right)
$$
(非样本均值的模型分布)
$$
\left(y_1, \ldots, y_n \mid \mu\right) \sim N\left(\mu, \sigma^2\right)
$$
(样本值的模型分布)
$$
\mu \sim N\left(\mu_0, \sigma_0^2\right)
$$
(先验分布)。
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The general normal-normal finite population model
上一节检验的基本正态-正态有限总体模型假设:
有限总体中的所有$N$值都是条件正常和id
我们只对非样本均值$\bar{y}_r$和$\bar{y}_r$的函数(如有限总体均值$\bar{y}$)感兴趣。
现在我们将研究这个基本模型的概括，它允许:
值的非独立性
二元信息
关于整个非样本向量及其线性组合的推理。
我们将继续假设总体中的值都是(有条件的)正态分布，并且有限总体中每个值的(有条件的)方差是已知的。我们现在也假设这些值之间的协方差项都是已知的。(这些假设将在稍后阶段放宽。)
首先，以列形式定义(有限)人口向量为
$$
y=\left(\begin{array}{l}
y_s \
y_r
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_n
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
y_{n+1} \
\vdots \
y_N
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_N
\end{array}\right) \text {. }
$$
接下来，假设辅助信息以$N$ × $p$矩阵的形式提供
$$
X=\left(\begin{array}{c}
x_1^{\prime} \
\vdots \
x_N^{\prime}
\end{array}\right)=\left(X_1, \ldots, X_p\right)=\left(\begin{array}{ccc}
x_{11} & \cdots & x_{1 p} \
\vdots & \vdots & \vdots \
x_{N 1} & \cdots & x_{N p}
\end{array}\right),
$$
在哪里
统计分析中的贝叶斯方法
$$
x_i=\left(\begin{array}{c}
x_{i 1} \
\vdots \
x_{i p}
\end{array}\right)
$$
协变量向量是$i$总体单位$(i=1, \ldots, N)$和
$$
X_j=\left(\begin{array}{c}
x_{1 j} \
\vdots \
x_{N j}
\end{array}\right)
$$
为解释变量$(j=1, \ldots, p)$的总体向量$j$。
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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
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