分类: 回归分析与线性模型代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA4210

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Constant Variance

The first graph you should use to evaluate the constant variance assumption is the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot. Look for changes in the pattern of vertical variability of the $e_i$ for different $\hat{y}_i$. The most common indications of constant variance assumption violation are shapes that indicate either increasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, or shapes that indicate decreasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$. Increasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$ is indicated by greater variability in the vertical ranges of the $e_i$ when $\hat{y}_i$ is larger.
Recall again that the constant variance assumption (like all assumptions) refers to the data-generating process, not the data. The statement “the data are homoscedastic” makes no sense. By the same logic, the statements “the data are linear” and “the data are normally distributed” also are nonsense. Thus, whichever pattern of variability that you decide to claim based on the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot, you should try to make sense of it in the context of the subject matter that determines the data-generating process. As one example, physical boundaries on data force smaller variance when the data are closer to the boundary. As another, when income increases, people have more choice as to whether or not they choose to purchase an item. Thus, there should be more variability in expenditures among people with more money than among people with less money. Whatever pattern you see in the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot should make sense to you from a subject matter standpoint.

While the LOESS smooth to the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is useful for checking the linearity assumption, it is not useful for checking the constant variance assumption. Instead, you should use the LOESS smooth over the plot of $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$. When the variability in the residuals is larger, they will tend to be farther from zero, giving larger mean absolute residuals $\left|e_i\right|$. An increasing trend in the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ plot suggests larger variability in $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, and a flat trend line for the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ plot suggests that the variability in $Y$ is nearly unrelated to $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$. However, as always, do not over-interpret. Data are idiosyncratic (random), so even if homoscedasticity is true in reality, the LOESS fit to the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ graph will not be a perfectly flat line, due to chance alone. To understand “chance alone” in this case you can simulate data from a homoscedastic model, construct the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ graph, and add the LOESS smooth. You will see that the LOESS smooth is not a perfect flat line, and you will know that such deviations are explained by chance alone.

The hypothesis test for homoscedasticity will help you to decide whether the observed deviation from a flat line is explainable by chance alone, but recall that the test does not answer the real question of interest, which is “Is the heteroscedasticity so bad that we cannot use the homoscedastic model?” (That question is best answered by simulating data sets having the type of heteroscedasticity you expect with your real data, then by performing the types of analyses you plan to perform on your real data, then by evaluating the performance of those analyses.)

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Consider the $\left(\hat{y}_i, \mid e_i\right)$ scatterplot in the right-hand panel of Figure 4.7. In that plot, there is an increasing trend that suggests heteroscedasticity. You can test for trend in the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ scatterplot by fitting an ordinary regression line to those data, and then testing for significance of the slope coefficient. Significance $(p<0.05)$ means that the observed trend is not easily explained by chance alone under the homoscedastic model; insignificance $(p>0.05)$ means that the observed trend is explainable by chance alone under the homoscedastic model. This test is called the Glejser test (Glejser 1969).

There are many tests for heteroscedasticity other than the Glejser test, including the “Breusch-Pagan test” and “White’s test.” These tests use absolute and/or squared values of the residuals. Because absolute and squared residuals are non-negative, the assumption of normality of the absolute and squared residuals is obviously violated. Hence these tests are only approximately valid.

Another approach to testing heteroscedasticity is to model the variance function $\operatorname{Var}(Y \mid X=x)=g(x, \theta)$ explicitly within a model that uses a reasonable (perhaps nonnormal) distribution for $Y \mid X=x$, then to estimate the model using maximum likelihood, and then to test for constant variance in the context of that model using the likelihood ratio test. This approach is better because it identifies the nature of the heteroscedasticity explicitly, which may be an end unto itself in your research. This approach is also better because you can use the resulting heteroscedastic variance function $g(x, \theta)$ to obtain weighted least-squares (WLS) estimates of the $\beta$ ‘s that are better than the ordinary least-squares (OLS) estimates. Chapter 12 discusses these issues further.

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回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Constant Variance

您应该用来评估恒定方差假设的第一张图是(是^一世,和一世)散点图。寻找垂直变化模式的变化和一世对于不同的是^一世. 违反常数方差假设的最常见迹象是表明是对于更大的和(是∣X=X),或表示降低可变性的形状是对于更大的和(是∣X=X). 增加可变性是对于更大的和(是∣X=X)由在垂直范围的更大的可变性表明和一世什么时候是^一世更大。
再次回想一下,恒定方差假设(与所有假设一样)指的是数据生成过程,而不是数据。“数据是同方差的”这句话毫无意义。同样的逻辑,“数据是线性的”和“数据是正态分布的”这句话也是无稽之谈。因此,无论您决定基于(是^一世,和一世)散点图,您应该尝试在确定数据生成过程的主题的上下文中理解它。作为一个例子,当数据更接近边界时,数据的物理边界会迫使方差更小。另一方面,当收入增加时,人们对是否选择购买商品有更多选择。因此,与钱少的人相比,钱多的人的支出变化应该更大。无论你看到什么图案(是^一世,和一世)从主题的角度来看,散点图应该对您有意义。

而黄土光滑到(是^一世,和一世)散点图对于检查线性假设很有用,对于检查恒定方差假设没有用。相反,您应该在图上使用 LOESS 平滑(是^一世,|和一世|). 当残差的可变性较大时,它们将趋于远离零,从而给出较大的平均绝对残差|和一世|. 呈上升趋势(是^一世,|和一世|)情节表明较大的可变性是对于更大的和(是∣X=X), 和一条平坦的趋势线(是^一世,|和一世|)情节表明,可变性是几乎无关和(是∣X=X). 但是,一如既往,不要过度解读。数据是异质的(随机的),所以即使同方差性在现实中是真实的,LOESS 也适合(是^一世,|和一世|)仅由于偶然性,图表不会是一条完全平坦的线。在这种情况下,要理解“单独的机会”,您可以模拟来自同方差模型的数据,构建(是^一世,|和一世|)图形,并添加黄土平滑。您会看到 LOESS 平滑线并不是一条完美的平坦线,并且您会知道这种偏差只能由偶然因素来解释。

同方差的假设检验将帮助您确定观察到的与平坦线的偏差是否可以仅凭偶然性来解释,但请记住,该检验不能回答真正感兴趣的问题,即“异方差是否如此糟糕以至于我们不能使用同方差模型?” (这个问题的最佳答案是用真实数据模拟具有您期望的异方差类型的数据集,然后执行您计划对真实数据执行的分析类型,然后评估这些分析的性能。)

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考虑(是^一世,∣和一世)图 4.7 右侧面板中的散点图。在该图中,存在表明异方差性的增加趋势。您可以测试趋势(是^一世,|和一世|)散点图通过将普通回归线拟合到这些数据,然后测试斜率系数的显着性。意义(p<0.05)意味着在同方差模型下,观察到的趋势不能仅靠偶然性轻易解释;无足轻重(p>0.05)意味着观察到的趋势在同方差模型下仅靠偶然性是可以解释的。该测试称为 Glejser 测试 (Glejser 1969)。

除了 Glejser 检验之外,还有许多异方差检验,包括“Breusch-Pagan 检验”和“White 检验”。这些测试使用残差的绝对值和/或平方值。因为绝对残差和平方残差都是非负的,所以绝对和平方残差的正态性假设显然被违反了。因此,这些测试仅大致有效。

检验异方差性的另一种方法是对方差函数进行建模曾是⁡(是∣X=X)=G(X,一世)在使用合理(可能是非正态)分布的模型中显式地是∣X=X,然后使用最大似然估计模型,然后使用似然比检验在该模型的上下文中测试常数方差。这种方法更好,因为它明确地确定了异方差的性质,这可能是您研究的终点。这种方法也更好,因为您可以使用生成的异方差函数G(X,一世)获得加权最小二乘 (WLS) 估计b比普通最小二乘法 (OLS) 估计要好。第 12 章进一步讨论了这些问题。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Graphical Methods

While we are not big fans of data analysis “recipes,” in regression or elsewhere, which instruct you to perform step 1, step 2, step 3, etc. for the analysis of your data, we are happy to recommend the following first step for the analysis of regression data.
Step 1 of any analysis of regression data
Plot the ordinary $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, or scatterplots if there are multiple $X$ variables.
The simple $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot gives you immediate insight into the viability of the linearity, constant variance, and normality assumptions (see Section $1.8$ for examples of such scatterplots). It will also alert you to the presence of outliers.

To evaluate linearity using the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, simply look for evidence of curvature. You can overlay the LOESS fit to better estimate the form of the curvature. Recall, though, that all assumptions refer to the data-generating process. Thus, if you are going to claim there is curvature, such curvature should make sense in the context of the subject matter. For one example, boundary constraints can force curvature: If the minimum $Y$ is zero, then the curve must flatten for $X$ values where $Y$ is close to zero. For another example, in the case of the product preference vs. product complexity shown in Figure 1.16, there is a subject matter rationale for the curvature: People prefer more complexity up to a point, after which more complexity is less desirable. Ideally, you should be able to justify curvature in terms of the processes that produced your data.

A refinement of the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot is the residual $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. This scatterplot is an alternative, “magnified” view of the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, where the $e=0$ horizontal line in the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot corresponds to the least-squares line in the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot. Look for upward or downward ” $\mathrm{U}^{\prime \prime}$ shape to suggest curvature; overlay the LOESS fit to the $\left(x_i, e_i\right)$ data to help see these patterns.

You can also use the $\left(\hat{y}i, e_i\right)$ scatterplot to check the linearity assumption. In simple regression (i.e., one $X$ variable), the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is identical to the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot, with the exception that the horizontal scale is linearly transformed via $\hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i$. When the estimated slope is negative, the horizontal axis is “reflected”-large values of $x$ map to small values of $\hat{y}_i$ and vice versa. You can use this plot just like the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. In simple regression, the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot offers no advantage over the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. However, in multiple regression, the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is invaluable as a quick look at the overall model, since there is just one $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ plot to look at, instead of several $\left(x{i j}, e_i\right)$ plots (one for each $X_j$ variable). This $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot, which you can call a “predicted/residual scatterplot,” is automatically provided by $\mathrm{R}$ when you plot a fitted lm object.

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Here, we will get slightly ahead of the flow of the book, because multiple regression is covered in the next chapter. A simple, powerful way to test for curvature is to use a multiple regression model that includes a quadratic term. The quadratic regression model is given by:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
This model assumes that, if there is curvature, then it takes a quadratic form. Logic for making this assumption is given by “Taylor’s Theorem,” which states that many types of curved functions are well approximated by quadratic functions.

Testing methods require restricted (null) and unrestricted (alternative) models. Here, the null model enforces the restriction that $\beta_2=0$; thus the null model states that the mean response is a linear (not curved) function of $x$. So-called “insignificance” (determined historically by $p>0.05$ ) of the estimate of $\beta_2$ means that the evidence of curvature in the observed data, as indicated by a non-zero estimate of $\beta_2$ or by a curved LOESS fit, is explainable by chance alone under the linear model. “Significance” (determined historically by $p<0.05$ ) means that such evidence of curvature is not easily explained by chance alone under the linear model.

But you should not take the result of this $p$-value based test as a “recipe” for model construction. If “significant,” you should not automatically assume a curved model. Instead, you should ask, “Is the curvature dramatic enough to warrant the additional modeling complexity?” and “Do the predictions differ much, whether you use a model for curvature or the ordinary linear model?” If the answers to those questions are “No,” then you should use the linear model anyway, even if it was “rejected” by the $p$-value based test.

In addition, models employing curvature (particularly quadratics) are notoriously poor at the extremes of the $x$-range(s). So again, you can easily prefer the linear model, even if the curvature is “significant” $(p<0.05)$.

Conversely, if the quadratic term is “insignificant,” it does not mean that the function is linear. Recall from Chapter 1 that the linearity is usually false, a priori; hence, “insignificance” means that you have failed to detect curvature. If the test for the quadratic term is “insignificant,” it is most likely a Type II error.

Even when the curvature does not have a perfectly quadratic form, the quadratic test is usually very powerful; rare exceptions include cases where the curvature is somewhat exotic. If the quadratic model is grossly wrong for modeling curvature in your application, then you should use a test based on a model other than the quadratic model.

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回归分析代写

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虽然我们不是回归或其他地方的数据分析“食谱”的忠实拥护者,它们会指导您执行第 1 步、第 2 步、第 3 步等来分析您的数据,但我们很乐意推荐以下第一步用于分析回归数据。
任何回归数据分析的步骤 1
绘制普通图(X一世,是一世)散点图,或散点图(如果有多个)X变量。
简单的(X一世,是一世)散点图可让您立即了解线性、恒定方差和正态假设的可行性(参见第1.8有关此类散点图的示例)。它还会提醒您注意异常值的存在。

使用(X一世,是一世)散点图,只需寻找曲率的证据。您可以叠加 LOESS 拟合以更好地估计曲率的形式。但请回想一下,所有假设都涉及数据生成过程。因此,如果您要声称存在曲率,那么这种曲率在主题的上下文中应该是有意义的。例如,边界约束可以强制曲率:如果最小值是为零,则曲线必须变平X值在哪里是接近于零。再举一个例子,在图 1.16 所示的产品偏好与产品复杂性的情况下,曲率有一个主题基本原理:人们在某一点上更喜欢更复杂的东西,之后更不想要更多的复杂性。理想情况下,您应该能够根据产生数据的过程来证明曲率是合理的。

的细化(X一世,是一世)散点图是残差(X一世,和一世)散点图。这个散点图是另一种“放大”视图(X一世,是一世)散点图,其中和=0中的水平线(X一世,和一世)散点图对应于(X一世,是一世)散点图。向上或向下寻找”在′′形状暗示曲率;覆盖黄土适合(X一世,和一世)数据以帮助查看这些模式。

您还可以使用(是^一世,和一世)散点图检查线性假设。在简单回归中(即,一个X变量),(是^一世,和一世)散点图与(X一世,和一世)散点图,除了水平刻度通过线性变换是^一世=b^0+b^1X一世. 当估计的斜率为负时,水平轴是“反映”的——大的值X映射到小的值是^一世反之亦然。你可以像使用这个情节一样(X一世,和一世)散点图。在简单回归中,(是^一世,和一世)散点图没有任何优势(X一世,和一世)散点图。然而,在多元回归中,(是^一世,和一世)散点图对于快速查看整个模型非常有用,因为只有一个(是^一世,和一世)情节看,而不是几个(X一世j,和一世)地块(每个一个Xj多变的)。这个(是^一世,和一世)散点图,您可以称之为“预测/残差散点图”,由R当您绘制拟合的 lm 对象时。

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在这里,我们将稍微领先于本书的流程,因为下一章将介绍多元回归。测试曲率的一种简单而有效的方法是使用 包含二次项的多元回归模型。二次回归模型由下式给出:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
该模型假设,如果存在曲率,则它采用二次形式。做出这种假设的逻辑由“泰勒定理”给出,该定理指出许多类型的 曲线函数可以很好地近似于二次函数。
测试方法需要受限 (null) 和非受限(替代)模型。在这里,空模型强制执行以下限制: $\beta_2=0$; 因此,空模型表 明平均响应是线性 (非曲线) 函数 $x$. 所谓的”微不足道” (历史上由 $p>0.05$ ) 的估计 $\beta_2$ 表示观测数据中存在曲率 的证据,如非零估计所示 $\beta_2$ 或通过弯曲的 LOESS 拟合,在线性模型下仅靠偶然性可以解释。“意义” (历史上由 $p<0.05)$ 意味着在线性模型下,这种曲率的证据很难仅靠偶然性来解释。
但是你不应该接受这个结果 $p$ 基于价值的测试作为模型构建的“秘诀”。如果“显着”,则不应自动假定为弯曲模型。 相反,您应该问: “曲率是否足以保证额外的建模复杂性? “和“无论您使用曲率模型还是普通线性模型,预测是否 有很大差异? “如果这些问题的答案是“否”,那么您无论如何都应该使用线性模型,即使它被 $p$-基于价值的测试。
此外,使用曲率 (特别是二次方) 的模型在 $x$-范围。因此,即使曲率“显着”,您也可以轻松地选择线性模型 $(p<0.05)$
相反,如果二次项“无关紧要”,则并不意味着该函数是线性的。回想一下第 1 章,线性通常是错误的,先验的;因 此,”无意义”意味着您末能检测到曲率。如果对二次项的检验”不显着”,则很可能是 II 类错误。
即使曲率没有完美的二次形式,二次检验通常也很有效;极少数例外情况包括曲率有些奇异的情况。如果二次模 型在您的应用程序中对曲率建模严重错误,那么您应该使用基于二次模型以外的模型的测试。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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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。

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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
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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

如果你也在 怎样代写回归分析Regression 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。

回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写回归分析Regression Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写回归分析Regression Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写回归分析Regression Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的回归分析Regression Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Descriptive Methods Versus Testing Methods for Checking Assumptions

One benefit of using graphical/descriptive methods to check assumptions, rather than hypothesis testing ( $p$-value based) methods, is transparency: The graphs show the data, as they are. The $p$-values of the statistical tests give information that is distorted by the sample size. Another benefit is that you can determine the practical significance of a result using graphical methods and descriptive statistics, but not by statistical tests and their $p$-values. Tests can tell you whether a result is statistically significant (again, historically, $p<0.05$ ), but statistically significant results can be practically unimportant, and vice versa, because of the sample size distortion. Unlike statistical tests of assumptions, larger sample sizes always point you closer to the best answer when you use well-chosen graphs and descriptive statistics.

But, care is needed in interpreting and constructing graphs. Interpreting graphs requires practice, judgment, and some knowledge of statistics. In addition, producing good graphs requires skill, practice, and in some cases, an artistic eye. A classic and very helpful text on the use and construction of statistical graphics is The Visual Display of Quantitative Information, by Edward Tufte (Tufte 2001).

The only good thing about tests is that they answer the question, “Is the apparent deviation from the assumption that is seen in the data explainable by chance alone?” The question of whether a result is explainable by chance alone is indeed important because researchers are prone to over-interpret idiosyncratic (chance) aspects of their data. Hypothesis testing provides a reality check to guard against such over-interpretation. But other methods, simulation in particular, are better for assessing the effects of chance deviation. Hence, $p$-value based hypothesis testing methods are not even needed for their one use, which is to assess the effect of chance variation.

Tests of model assumptions have been used for much of statistical history and are still used today in some quarters. Perhaps the main reason for their historical persistence is simplicity. Researchers have routinely applied the rule, “p-value greater than $0.05 \rightarrow$ assumption is satisfied; $p$-value less than $0.05 \rightarrow$ assumption is not satisfied,” because it is simple, despite it being a horribly misguided practice. We have already mentioned many concerns with tests, but here they are, in set-off form, so that you can easily refer to them.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Which Assumptions Should You Evaluate First

We suggest (only mildly; this is not a hard-and-fast rule) that you evaluate the linearity and constant variance assumptions first. The reason is that, for checking the assumptions of independence and normality, you often will use the residuals $e_i=y_i-\hat{y}_{i,}$, where the predicted values $\hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i$ are based on the linear fit. If the assumption of linearity is badly violated, then these estimated residuals will be badly biased. In such a case you should evaluate the normality and independence assumptions by first fitting a more appropriate (non-linear) model, and then by using that model to calculate the predicted values and associated residuals.

Furthermore, if the linearity assumption is reasonably valid but the homoscedasticity (constant variance) assumption is violated, then the residuals $e_i$ will automatically look non-normal, even when the conditional distributions $p(y \mid x)$ are normal because some residuals will come from distributions with larger variance and some will come from distributions with smaller variance, lending a heavy-tailed appearance to the pooled $\left{e_i\right}$ data. For these reasons, we mildly suggest that you evaluate the assumptions in the order (1) linearity, (2) constant variance, (3) independence, and (4) normality. But there are cases where this sequence is logically flawed, so please just treat it as one of those “ugly rules of thumb.”

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Descriptive Methods Versus Testing Methods for Checking Assumptions

使用图形/描述性方法来检查假设而不是假设检验的好处之一(p基于值的)方法是透明的:图表显示数据,因为它们是。这p- 统计检验的值给出了被样本量扭曲的信息。另一个好处是您可以使用图形方法和描述性统计来确定结果的实际意义,而不是通过统计测试及其p-价值观。测试可以告诉您结果是否具有统计意义(同样,历史上,p<0.05),但由于样本量失真,统计上显着的结果实际上可能并不重要,反之亦然。与假设的统计检验不同,当您使用精心挑选的图表和描述性统计数据时,较大的样本量总是会让您更接近最佳答案。

但是,在解释和构建图形时需要小心。解释图表需要练习、判断和一些统计知识。此外,制作好的图表需要技巧、练习,在某些情况下还需要艺术眼光。关于统计图形的使用和构建的经典且非常有用的文本是 Edward Tufte 的 The Visual Display of Quantitative Information(Tufte 2001)。

测试的唯一好处是它们回答了以下问题:“数据中所见假设的明显偏差是否可以仅凭偶然性来解释?” 结果是否可以仅凭偶然性来解释的问题确实很重要,因为研究人员倾向于过度解释其数据的特殊(偶然性)方面。假设检验提供了一种现实检查,以防止这种过度解释。但其他方法,特别是模拟,更适合评估机会偏差的影响。因此,p基于价值的假设检验方法甚至不需要它们的一种用途,即评估机会变化的影响。

模型假设的检验已用于大部分统计历史,并且今天在某些方面仍在使用。也许他们历史悠久的主要原因是简单。研究人员经常应用规则,“p 值大于0.05→假设满足;p-值小于0.05→假设不满足,”因为它很简单,尽管它是一种非常错误的做法。我们已经提到了许多与测试有关的问题,但在这里它们是以抵消的形式出现的,因此您可以轻松地参考它们。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Which Assumptions Should You Evaluate First

我们建议(只是温和地;这不是一个硬性规则)您首先评估线性和恒定方差假设。原因是,为了检查独立性和正态性的假设,您通常会使用残差和一世=是一世−是^一世,, 其中预测值是^一世=b^0+b^1X一世基于线性拟合。如果严重违反线性假设,那么这些估计的残差将严重偏差。在这种情况下,您应该通过首先拟合更合适的(非线性)模型,然后使用该模型计算预测值和相关残差来评估正态性和独立性假设。

此外,如果线性假设合理有效但违反同方差(常数方差)假设,则残差和一世将自动看起来非正态,即使条件分布p(是∣X)是正常的,因为一些残差将来自方差较大的分布,而一些残差来自方差较小的分布,从而使合并的结果看起来很重\left{e_i\right}\left{e_i\right}数据。出于这些原因,我们温和地建议您按照 (1) 线性、(2) 恒定方差、(3) 独立性和 (4) 正态性的顺序来评估假设。但是在某些情况下,这个顺序在逻辑上是有缺陷的,所以请把它当作那些“丑陋的经验法则”之一。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 4210

如果你也在 怎样代写回归分析Regression 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。

回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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我们提供的回归分析Regression Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 4210

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Trashcan Experiment: Random- $X$ Versus Fixed- X

Here is something you can do (or at least imagine doing) with a group of people. You need a crumpled piece of paper (call it a “ball”), a tape measure, and a clean trashcan. Let each person attempt to throw the ball into the trashcan. The goal of the study is to identify the relationship between success at throwing the ball into the trash can $(Y)$, and distance from the trashcan $(X)$.

In a fixed- $X$ version of the experiment, place markers 5 feet, 10 feet, 15 feet and 20 feet from the trashcan. Have all people attempt to throw the ball into the trashcan from all those distances. Here the $X^{\prime}$ s are fixed because they are known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X^{\prime}$ s would be the same: $5,10,15$ and 20 .

In a random- $X$ version of the same experiment, you give a person the ball, then tell the person to pick a spot where he or she thinks the probability of making the shot might be around $50 \%$. Have the person attempt to throw the ball into the trashcan multiple times from that distance that he or she selected. Repeat for all people, letting each person pick where they want to stand. Here the $X$ ‘s are random because they are not known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X$ ‘s would be different because different people will choose different places to stand.

The fixed- $X$ version gives rise to experimental data. In experiments, the experimenter first sets the $X$ and then observes the $Y$. The random- $X$ version gives rise to observational data, where the $X$ ‘s are simply observed, and not controlled by the researcher.

Experimental data are the gold standard, because with observational data the observed effect of $X$ on $Y$ may not be a causal effect. With experimental data, the observed effect of $X$ on $Y$ can be more easily interpreted as a causal effect. Issues of causality in more detail in later chapters.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Production Cost Data and Analysis

A company produces items, classically called “Widgets,” in batches. Here $Y=$ production cost for a given job (a batch), and $X=$ the number of “Widgets” produced during that job. It stands to reason that it will cost more to produce more widgets. Regression is used to clarify the nature of this relationship by identifying the additional cost per widget produced (called “variable cost”), and the set-up cost for any job, regardless of the number of widgets produced (called “fixed cost”).

The following $\mathrm{R}$ code (i) reads the data, (ii) draws a scatterplot of the (Widgets, Cost) data, (iii) adds the best-fitting straight line to the data, and (iv) summarizes the results of the linear regression analysis. Do not worry if you do not understand everything at this time; it will all be explained in detail later.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 4210

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Trashcan Experiment: Random- X与固定-X

这是您可以与一群人一起做的事情(或至少可以想象做的事情)。你需要一张皱巴巴的纸(称之为“球”)、卷尺和一个干净的垃圾桶。让每个人都尝试将球扔进垃圾桶。该研究的目的是确定成功将球扔进垃圾桶之间的关系(是),以及与垃圾桶的距离(X).

在一个固定的X在实验版本中,将标记放置在距离垃圾桶 5 英尺、10 英尺、15 英尺和 20 英尺的位置。让所有人尝试从所有这些距离将球扔进垃圾桶。这里X′s 是固定的,因为它们是预先知道的。如果你想像这样做另一个实验(比如在不同的班级),那么X′s 将是相同的:5,10,15和 20 。

在一个随机的-X同一个实验的版本,你给一个人一个球,然后告诉这个人选择一个他或她认为射门概率可能在附近的地方50%. 让该人从他或她选择的距离多次尝试将球扔进垃圾桶。对所有人重复,让每个人选择他们想站在哪里。这里X是随机的,因为它们事先不知道。如果你想像这样做另一个实验(比如在不同的班级),那么X会有所不同,因为不同的人会选择不同的站立位置。

固定——X版本产生实验数据。在实验中,实验者首先设置X然后观察是. 随机的——X版本产生观测数据,其中X的只是观察到,而不是由研究人员控制。

实验数据是金标准,因为通过观察数据观察到的效果X上是可能不是因果关系。用实验数据,观察到的效果X上是可以更容易地解释为因果关系。在后面的章节中更详细地讨论因果关系问题。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Production Cost Data and Analysis

一家公司批量生产物品,通常称为“小部件”。这里是=给定作业(一批)的生产成本,以及X=在该工作期间产生的“小部件”的数量。按理说,生产更多的小部件将花费更多。回归用于通过识别每个生产的小部件的额外成本(称为“可变成本”)和任何工作的设置成本(无论生产的小部件数量如何)来阐明这种关系的性质(称为“固定成本”) .

以下R代码(i)读取数据,(ii)绘制(Widgets,Cost)数据的散点图,(iii)将最佳拟合直线添加到数据中,以及(iv)总结线性回归分析的结果。如果您此时不了解所有内容,请不要担心;这一切都会在后面详细解释。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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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。

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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
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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。

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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。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STAT 2220

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STAT 2220

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

The model $p(y \mid x)$ is the model for these processes; therefore, the data specifically target $p(y \mid x)$.

Depending on the context of the study, these data-producing processes may involve biology, psychology, sociology, economics, physics, etc. The processes that produce the data also involve the measurement processes: If the measurement process is faulty, then the data will provide misleading information about the real, natural processes, because, as the note in the box above states, the data target the processes that produced the data. In addition to natural and measurement processes, the process also involves the type of observations sampled, where they are sampled, and when they are sampled. This ensemble of processes that produces the data is called the data-generating process, abbreviated DGP.
Consider the (Age, Assets) example introduced in the previous section, for example. Suppose you have such data from a Dallas, Texas-based retirement planning company’s clientele, from the year 2003. The processes that produced these data include people’s asset accrual habits, socio-economic nature of the clientele, method of measurement (survey or face-to-face interview), extant macroeconomic conditions in the year 2003, and regional effects specific to Dallas, Texas. All of these processes, as well as any others we might have missed, collectively define the data-generating process (DGP).

The regression model $Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$ is a model for the DGP. Like all models, this model allows generalization. Not only does the model explain how the actual data you collected came to be, it also generalizes to an infinity (or near infinity) of other data values that you did not collect. To visualize such “other data,” consider the (Age, Assets) example of the preceding paragraph, and imagine being back in the year 1998 , well prior to the data collection in 2003. Envision the (Age, Assets) data that might be collected in 2003, from your standpoint in 1998 . There are nearly infinitely many potentially observable data values, do you see? The regression model Assets $\mid$ Age $=x \sim p($ Assets $\mid$ Age $=x)$ describes not only how the actual 2003 data arose, but it also describes all the other potentially observable data that could have arisen. Thus, the model generalizes beyond the observed data to the potentially observable data.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The “Population” Terminology and Reasons Not to Use It

In the previous section, we emphasized that a regression model is a model for the datagenerating process, which is comprised of measurement, scientific, and other processes at the given time and place of data collection. Some sources describe regression (and other statistical) models in terms of “populations” instead of “processes.” The “population” framework states that $p(y \mid x)$ is defined in terms of a finite population of values from which $Y$ is randomly sampled when $X=x$. This terminology is flawed in most statistics applications, but is especially flawed in regression; in this section, we explain why.

Suppose you are interested in estimating the mean amount of charitable contributions $(Y)$ that one might claim on a U.S. tax return, as a function of taxpayer income $(X=x)$. This mean value is denoted by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, and is mathematically calculated either by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$ when $p(y \mid x)$ is a continuous distribution, or by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all } y} y p(y \mid x)$ when $p(y \mid x)$ is a discrete distribution.

To estimate $\mathrm{E}(\mathrm{Y} \mid \mathrm{X}=x)$, you obtain a random sample of all taxpayers by (a) identifying the population of all taxpayers (maybe you work at the IRS!), and (b) using a computer random number generator to select a random sample from this population.

Because each taxpayer is randomly sampled, it is correct to infer that the observed $Y$ in your sample for which $X=\$ 1,000,000.00$ are a random sample from the subpopulation of U.S. taxpayers having $X=\$ 1,000,000.00$. However, in regression analysis, the distribution of this subpopulation of $Y$ values is not what is usually meant by $p(y \mid x)$.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STAT 2220

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

该模型 $p(y \mid x)$ 是这些过程的模型;因此,数据专门针对 $p(y \mid x)$.
根据研究的背景,这些数据产生过程可能涉及生物学、心理学、社会学、经济学、物理学等。产生数据的过程还 涉及测量过程: 如果测量过程有问题,那么数据将提供有关真实的自然过程的误导性信息,因为正如上面方框中 的注释所述,数据针对的是产生数据的过程。除了自然和测量过程之外,该过程还涉及采样的观测类型、采样地 点和采样时间。这种产生数据的过程的集合称为数据生成过程,缩写为 DGP。
例如,考虑上一节中介绍的 (Age, Assets) 示例。假设您有来自德克萨斯州达拉斯的退休计划公司的客户 2003 年 的此类数据。产生这些数据的过程包括人们的资产男积习惯、客户的社会经济性质、测量方法 (调查或面子面访 谈)、2003 年现存的宏观经济状况以及德克萨斯州达拉斯特有的区域影响。所有这些过程,以及我们可能错过 的任何其他过程,共同定义了数据生成过程 (DGP)。
回归模型 $Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$ 是 DGP 的模型。像所有模型一样,该模型允许泛化。该模型不仅解释了您收 集的实际数据是如何产生的,它还概括为您末收集的其他数据值的无穷大 (或接近无穷大)。为了可视化此类”其 他数据”,请考虑上一段的(年龄,资产) 示例,并想象回到 1998 年,远早于 2003 年的数据收集。设想可能是 (年龄,资产) 数据从你 1998 年的角度来看,收集于 2003 年。有几乎无限多的潜在可观察数据值,你看到了 吗? 回归模型资产 $\mid$ 年龄 $=x \sim p($ 资产 $\mid$ 年龄 $=x)$ 不仅描述了 2003 年的实际数据是如何产生的,而且还描述了 所有其他可能出现的潜在可观察数据。因此,该模型将观察到的数据推广到潜在的可观察到的数据。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The “Population” Terminology and Reasons Not to Use It

在上一节中,我们强调了回归模型是数据生成过程的模型,它由数据收集的给定时间和地点的测量、科学和其他 过程组成。一些资料来源以“人口”而不是“过程”来描述回归 (和其他统计) 模型。“人口”框架指出 $p(y \mid x)$ 是根据 一组有限的值来定义的 $Y$ 时随机抽样 $X=x$. 该术语在大多数统计应用中存在缺陷,但在回归中尤其存在缺陷; 在本节中,我们将解释原因。
假设您有兴趣估算慈善捐款的平均金额 $(Y)$ 作为纳税人收入的函数,一个人可能会在美国纳税申报表上要求 $(X=x)$. 该平均值表示为 $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, 并且在数学上通过以下方式计算得出
$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$ 什么时候 $p(y \mid x)$ 是一个连续分布,或者由
$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all } y} y p(y \mid x)$ 什么时候 $p(y \mid x)$ 是离散分布。
估计 $\mathrm{E}(\mathrm{Y} \mid \mathrm{X}=x)$ ,您通过 (a) 确定所有纳税人的总体(也许您在 IRS 工作!) 和 (b) 使用计算机随机数生成器 从该总体中选择一个随机样本来获得所有纳税人的随机样本。
因为每个纳税人都是随机抽样的,所以推断观察到的纳税人是正确的 $Y$ 在您的样本中 $X=\$ 1,000,000.00$ 是来 自美国纳税人亚群的随机样本 $X=\$ 1,000,000.00$. 然而,在回归分析中,这个亚群的分布 $Y$ 价值观不是通常 所说的 $p(y \mid x)$.

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 321

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写回归分析Regression Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写回归分析Regression Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写回归分析Regression Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的回归分析Regression Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 321

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Introduction to Regression Models

Regression models are used to relate a variable, $Y$, to a single variable $X$, or to multiple variables, $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{k}$.
Here are some examples of questions that these models help you answer:

  • How does a person’s choice of toothpaste $(Y)$ relate to the person’s age $\left(X_{1}\right)$ and income $\left(X_{2}\right)$ ?
  • How does a person’s cancer remission status $(Y)$ relate to their chemotherapy regimen $(X)$ ?
  • How does the number of potholes in a road $(Y)$ relate to the material used in surfacing $\left(X_{1}\right)$ and time since installation $\left(X_{2}\right)$ ?
  • How does a person’s ability to repay a loan $(Y)$ relate to the person’s income $\left(X_{1}\right)$, assets $\left(X_{2}\right)$, and debt $\left(X_{3}\right)$ ?
  • How does a person’s intent to purchase a technology product $(Y)$ relate to their perceived usefulness $\left(X_{1}\right)$ and perceived ease of use of the product $\left(X_{2}\right)$ ?
  • How does today’s return on the S\&P 500 stock index $(Y)$ relate to yesterday’s return $(X)$ ?
  • How does a company’s profitability $(Y)$ relate to its investment in quality management $(X)$ ?
    Understanding such relationships can help you to predict what an unknown $Y$ will be for a given fixed value of $X$, it can help you to make decisions as to what course of action you should choose, and it can help you to understand the subject that you are studying in a scientific way.

Regression models can help you to forecast the future as well. Forecasting is a special case of prediction: Forecasting means prediction of the future, while prediction includes any type of “what-if” analysis, not only about what might happen in the future, but also about what might have happened in the past under different circumstances.
In some subjects, you learn to make predictions using equations such as
$$
Y=f(X),
$$
where the function $f$ might be a linear, quadratic, exponential, or logarithmic function; or it might not have any “named” function form at all. In all cases, though, this is a deterministic relationship: Given a particular value, $x$, of the variable $X$, the value of $Y$ is completely determined by $Y=f(x)$.

Notice that there is a distinction between upper-case $X$ and lower-case $x$. The convention followed in this book regarding lower-case and upper-case $Y$ and $X$ is standard: Uppercase refers to the variable in general, which can be many different possible values, while lower-case refers to a specific value of the variable. For example, $X=$ Age can be many different values in general, whereas $X=x$ identifies the subset of people having age $x$, e.g., the subset of people who are 25 years old.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Randomness of the Measured Area of a Circle as Related to Its Measured Radius

A circle in nature has its radius $(X)$ measured. Suppose the measurement is $X=10$ meters. Still, there are many potentially observable measurements of its area, $Y$, due to imperfections in the circle and imperfections in the measuring device. The regression model states that $Y$ is a random observation from the conditional distribution $p(y \mid X=10)$.

This model is reasonable, because it perfectly matches the reality that there are many potentially observable measurements of the area $Y$, even when the radius $X$ is measured to be precisely 10 meters. Note that this model does not say anything about the mean of the distribution $p(y \mid x)$ : It might be $3.14159265 x^{2}$, but it is more likely not, because of biases in the data-generating process (again, this data-generating process includes imperfections in circles, and also imperfections in the measuring devices).

This model also does not say anything about the nature of the probability distributions $p(y \mid x)$, whether they are discrete, continuous, normal, lognormal, etc., or even whether you have one type of distribution for one $x$ (e.g., normal) and another for a different $x$ (e.g., Poisson). It simply says there is a distribution $p(y \mid x)$ of potential outcomes of $Y$ when $X=x$, and that the number you measure will appear as if produced at random from this distribution, i.e., as if simulated using a random number generator. As such, there is no arguing with the model-the measured data really will look this way (random, variable), hence you may even say that this model is a correct model because it produces data that are random and variable (non-deterministic). Further, because the model is so general, no data can ever contradict, or “reject” it.

Thus, the model $p(y \mid x)$ is correct. It is only when you make assumptions about the nature of $p(y \mid x)$, for example, about the specific distributions (e.g. normal), and about how are distributions related to $x$ (e.g., linearly), that you must consider that the model is wrong in certain ways.

The model $p(y \mid x)$ does not require that the distribution of $Y$ change for different values of $X$. If the distributions $p(y \mid x)$ are the same, for all values $X=x$, then, by definition, $Y$ is independent of $X$. In the example above, one may logically assume that the distributions of $Y$ (measured area) will differ greatly for different $X$ (measured radius), and that $Y$ and $X$ are thus strongly dependent.

The following $\mathrm{R}$ code and resulting graph of Figure $1.1$ illustrate how the distributions of area $(Y)$ might look for circles whose radius $(X)$ is measured to be $9.0$ meters versus circles whose radius is measured to be $10.0$ meters. In this example, we assume that $p(y \mid x)$ is a normal distribution with mean $\pi x^{2}$ meters ${ }^{2}$ and standard deviation of 1 meter $^{2}$.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA 321

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Introduction to Regression Models

回归模型用于关联变量, $Y$ ,到单个变量 $X$ ,或多个变量, $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{k}$.
以下是这些模型可以帮助您回答的一些问题示例:

  • 一个人如何选择牙享 $(Y)$ 与人的年龄有关 $\left(X_{1}\right)$ 和收入 $\left(X_{2}\right)$ ?
  • 一个人的㾔症缓解状态如何 $(Y)$ 与他们的化疗方案有关 $(X)$ ?
  • 道路坑洼的数量是多少 $(Y)$ 与表面处理中使用的材料有关 $\left(X_{1}\right)$ 和安装后的时间 $\left(X_{2}\right)$ ?
  • 一个人偿还贷款的能力如何 $(Y)$ 与该人的收入有关 $\left(X_{1}\right)$ ,资产 $\left(X_{2}\right)$ ,和债务 $\left(X_{3}\right)$ ?
  • 一个人购买科技产品的意图如何 $(Y)$ 与他们感知的有用性有关 $\left(X_{1}\right)$ 和感知到的产品易用性 $\left(X_{2}\right)$ ?
  • 标准普尔 500 股指今天的回报率如何 $(Y)$ 与昨天的回报有关 $(X)$ ?
  • 一家公司的盈利能力如何 $(Y)$ 与其在质量管理方面的投资有关 $(X)$ ?
    了解这种关系可以帮助您预测末知的 $Y$ 将对于给定的固定值 $X$ ,它可以帮助你决定你应该选择什么样的行 动方案,它可以帮助你以科学的方式理解你正在学习的主题。
    回归模型也可以帮助您预测末来。预测是预测的一个特例:预测意味着对末来的预测,而预测包括任何类型的“假 设”分析,不仅是关于末来可能发生的事情,还包括过去在不同情况下可能发生的事情。情况。
    在某些科目中,您将学习使用方程式进行预测,例如
    $$
    Y=f(X)
    $$
    函数在哪里 $f$ 可能是线性、二次、指数或对数函数;或者它可能根本没有任何“命名”函数形式。然而,在所有情况 下,这是一种确定性的关系:给定一个特定的值, $x$ ,的变量 $X ,$ 的价值 $Y$ 完全由 $Y=f(x)$.
    注意大写之间是有区别的 $X$ 和小写 $x$. 本书中关于小写和大写的约定 $Y$ 和 $X$ 是标准的:大写是指一般的变量,可以 是许多不同的可能值,而小写是指变量的特定值。例如, $X=$ 一般来说,年龄可以是许多不同的值,而 $X=x$ 识别有年龄的人的子集 $x$ ,例如,25 岁的人的子集。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Randomness of the Measured Area of a Circle as Related to Its Measured Radius

自然界中的圆有它的半径 $(X)$ 测量。假设测量是 $X=10$ 米。尽管如此,它的区域仍有许多潜在的可观测测量 值, $Y$ ,由于圆的缺陷和测量装置的缺陷。回归模型表明 $Y$ 是来自条件分布的随机观察 $p(y \mid X=10)$.
这个模型是合理的,因为它完全符合该区域有许多潜在可观测测量值的现实 $Y$ ,即使当半径 $X$ 测量精确到10米。 请注意,此模型没有说明分布的均值 $p(y \mid x)$ :有可能 $3.14159265 x^{2}$ ,但更可能不是,因为数据生成过程中存 在偏差(同样,这个数据生成过程包括圆圈中的缺陷,以及测量设备中的缺陷)。
该模型也没有说明概率分布的性质 $p(y \mid x)$ ,无论它们是离散的、连续的、正态的、对数正态的等,甚至你是否 有一种分布类型 $x$ (例如,正常) 和另一个不同的 $x$ (例如,泊松) 。它只是说有一个分布 $p(y \mid x)$ 的潜在结果 $Y$ 什么时候 $X=x \mathrm{~ , 并 且 您 测 量 的 数 字 看 起 来 好 像 是 从 这 个 分 布 中 随 机 产 生 的 , 即 好 像 使 用 随 机 数 生 成 器 模 拟 的 一 ~}$ 样。因此,没有与模型争论 – 测量数据真的会看起来像这样(随机,可变),因此您甚至可以说这个模型是一个 正确的模型,因为它产生的数据是随机和可变的(非确定性的))。此外,由于该模型非常通用,因此没有数据 可以与之相矛盾或”拒绝”它。
因此,模型 $p(y \mid x)$ 是正确的。只有当你对事物的性质做出假设时 $p(y \mid x)$ ,例如,关于特定分布(例如正态分 布),以及关于分布与 $x$ (例如,线性) ,您必须考虑模型在某些方面是错误的。
该模型 $p(y \mid x)$ 不要求分布 $Y$ 改变不同的值 $X$. 如果分布 $p(y \mid x)$ 是相同的,对于所有值 $X=x$ ,那么,根据定 义,Y独立于 $X$. 在上面的例子中,可以逻辑地假设 $Y$ (测量面积) 会因不同而有很大差异 $X$ (测量半径),并 且 $Y$ 和 $X$ 因此具有很强的依赖性。
以下R图的代码和结果图 $1.1$ 说明面积分布 $(Y)$ 可能会寻找半径为 $(X)$ 被测量为 $9.0$ 米与半径被测量为的圆 $10.0$ 米。在这个例子中,我们假设 $p(y \mid x)$ 是具有均值的正态分布 $\pi x^{2}$ 米 $^{2}$ 和1米的标准偏差 ${ }^{2}$.

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随机过程代考

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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。

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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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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
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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Interpreting an ESF and its parameter estimates

如果你也在 怎样代写回归分析Regression 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。

回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • (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|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Interpreting an ESF and its parameter estimates

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Comparisons between ESF and SAR model specification

The simplest version of MESF accounts for $\mathrm{SA}$ by including a nonconstant mean in a regression model. The spatial SAR specification does this as well by including the term $\left[(1-\rho) \beta_{0} 1+\rho \mathbf{W Y}\right]$, where $\beta_{0}$ denotes the intercept term. The pure SA SAR model is specified as
$$
\mathbf{Y}=(1-\rho) \beta_{0} 1+\rho \mathbf{W}+\boldsymbol{\varepsilon},
$$
employing the row-standardized version of matrix $\mathbf{C}$, namely, matrix $\mathbf{W}$. For the Box-Cox transformed PD studied in this chapter, the maximum likelihood estimate of the SA parameter is $\hat{\rho}=0.70120$. This $\mathrm{SA}$ term

accounts for about $48.1 \%$ of the variance in the Box-Cox transformed PD across Texas. This percentage is less than the $62 \%$ for the ESF specification, in part because the SAR specification includes all, not only the relevant subset of, eigenvectors, introducing some noise into its estimation. Meanwhile, the SAR residual Shapiro-Wilk statistic, $0.96204$, is statistically significant $(p<0.0001)$. Both Getis and Griffith $(2002)$ and Thayn and Simanis (2013) present comparisons of spatial autoregressive and ESF analyses. An ESF specification frequently outperforms a spatial autoregressive specification.
Perhaps one of the greatest advantages MESF has vis-à-vis spatial autoregression is its ability to visualize the SA latent in a georeferenced attribute variable. It also has implementation advantages for generalized linear models (GLMs; see Chapter 5 ).

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation experiments based upon ESFs

Griffith (2017) argues that MESF is superior to spatial autoregression for spatial statistical simulation experiments because it preserves an underlying map pattern and is characterized by constant variance; in other words, it supports conditional geospatial simulations. A spatial analyst can undertake a simulation experiment employing MESF in one of the following three ways: (1) draw a random error term from a normal distribution with mean zero and variance equal to the linear regression mean squared error; (2) randomly permute the n residuals calculated with linear regression estimation; and, (3) randomly sample, with replacement, the n residuals from the linear regression estimation (similar to bootstrapping). Each of these three strategies was used to perform a sensitivity analysis simulation for the ESF constructed in Section 3.2.2. Each simulation experiment involved 10,000 replications (to profit from the Law of Large Numbers).

The first simulation experiment added random noise $\varepsilon_{i} \sim \mathrm{N}\left(0,1.24350^{2}\right)$, $\mathrm{i}=1,2, \ldots, 254$, to the ESF + intercept tern (i.e., $4.40986$ ). The simulation mean of the map averages (based upon sets of $254 \varepsilon_{i}$ ) is $-0.00045$; the simulation mean of the map variances is $1.15826$. Fig. $3.5 \mathrm{~A}$ portrays the simulated mean map pattern for the simulated log-transformed PD values; it essentially is identical to the map pattern in Fig. 3.1B. The variances for the individual county simulations span the range from $1.13704^{2}$ to $1.18137^{2}$; the F-ratio for these two extreme variances is $1.08$, which is not statistically significant, yielding a single variance class (Fig. 3.5B). One important advantage of MESF vis-à-vis spatial autoregression-based simulation experiments is that the variance is constant across a geographic landscape, which is not the case

for spatial autoregression (see Griffith, 2017). The simulation mean $\mathrm{R}^{2}$ value is $0.6699$, which is somewhat greater than the actual $\mathrm{R}^{2}$ value. Meanwhile, the simulation mean Shapiro-Wilk probability is $0.50136 .$

Table $3.1$ tabulates the eigenvector selection significance level probabilities, Psig, as well as the eigenvector selection simulation probabilities, psimUsing a $10 \%$ level of significance selection criterion renders roughly a $10 \%$ chance that some of the 52 eigenvectors not selected in the original analysis are selected in a simulation analysis. The relationship between these two selection probabilities may be described as follows:
$$
0.24\left(\mathrm{c}^{-3.35 p_{u}^{2.2}}-\mathrm{e}^{-3.35}\right), \mathrm{pscudo}^{-\mathrm{R}^{2}} \approx 1.0000
$$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|ESF prediction with linear regression

Prediction is a valuable use of linear regression and is alluded to by the PRESS statistic. Redundant attribute information (i.e., multicollinearity) with the covariates supports the prediction of the response variable; each of these predictions is a conditional mean (i.e., a regression fitted value) based upon the given covariates used to compute it. An extension of this prediction capability is to observations not included in the original sample; a set of estimated regression coefficients enables the calculation of a prediction with covariates measured for out-of-sample observations. These supplemental observations have an additional source of variation affiliated with them, namely, their own stochastic noise, which is not addressed during estimation of the already-calculated regression coefficients.

Cross-validation offers an application of ESF prediction with linear regression. This prediction may be executed with the following modified pure SA linear regression specification when a single attribute variable value, $y_{\mathrm{m}}$, is miscing
$$
\left(\begin{array}{c}
\mathbf{Y}{\mathrm{o}} \ 0 \end{array}\right)=\beta{0} \mathbf{1}-\mathrm{y}{\mathrm{m}}\left(\begin{array}{c} \mathbf{0}{\mathrm{o}} \
1
\end{array}\right)+\sum_{\mathrm{k}=1}^{\mathrm{K}}\left(\begin{array}{c}
\mathbf{E}{\mathrm{o}, \mathrm{k}} \ \mathbf{E}{\mathrm{m}, \mathrm{k}}
\end{array}\right) \boldsymbol{\beta}{\mathrm{E}{\mathrm{K}}}+\left(\begin{array}{c}
\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{o}} \
0
\end{array}\right),
$$
where the subscript o denotes observed data, the subscript $m$ denotes missing data, and 0 is a vector of zeros. This specification subtracts the unknown data

values, $y_{\mathrm{m}}$, from both sides of the equation and then allows these values to be estimated as regression parameters (i.e., conditional means). In doing so, these conditional means are equivalent to their fitted values and hence have residuals of zero.

Fig. $3.7$ portrays the scatterplot of the log-transformed 2010 Texas PD (vertical axis) versus the corresponding 254 imputed values calculated with Eq. (3.8) but with no covariates (i.e., a pure SA specification); this exercise is similar to kriging. The linear regression equation describing this correspondence may be written as follows:
$$
\hat{\mathrm{Y}}=0.98849+0.77990 \mathrm{Y}_{\text {predicted }}, \mathrm{R}^{2}=0.4078
$$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Interpreting an ESF and its parameter estimates

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Comparisons between ESF and SAR model specification

最简单的 MESF 版本小号一种通过在回归模型中包含非常量均值。空间 SAR 规范也通过包含术语来做到这一点[(1−ρ)b01+ρ在是], 在哪里b0表示截距项。纯 SA SAR 模型指定为
是=(1−ρ)b01+ρ在+e,
使用矩阵的行标准化版本C,即矩阵在. 对于本章研究的 Box-Cox 变换的 PD,SA 参数的最大似然估计为ρ^=0.70120. 这小号一种学期

约占48.1%德克萨斯州 Box-Cox 转换 PD 的方差。这个百分比低于62%对于 ESF 规范,部分原因是 SAR 规范不仅包括特征向量的相关子集,还包括所有特征向量,在其估计中引入了一些噪声。同时,SAR 残差 Shapiro-Wilk 统计量,0.96204, 具有统计学意义(p<0.0001). 盖蒂斯和格里菲斯(2002)Thayn 和 Simanis (2013) 比较了空间自回归和 ESF 分析。ESF 规范经常优于空间自回归规范。
MESF 相对于空间自回归的最大优势之一可能是它能够可视化地理参考属性变量中潜在的 SA。它还具有广义线性模型(GLM;见第 5 章)的实施优势。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation experiments based upon ESFs

Griffith (2017) 认为,MESF 在空间统计模拟实验中优于空间自回归,因为它保留了基础地图模式并且具有恒定方差的特点;换句话说,它支持有条件的地理空间模拟。空间分析师可以通过以下三种方式之一使用 MESF 进行模拟实验: (1) 从均值为零且方差等于线性回归均方误差的正态分布中绘制随机误差项;(2) 随机排列用线性回归估计计算的n个残差;(3) 随机抽取线性回归估计的 n 个残差进行替换(类似于自举)。这三种策略中的每一种都用于对第 3.2.2 节中构建的 ESF 进行敏感性分析模拟。

第一个模拟实验添加了随机噪声e一世∼ñ(0,1.243502), 一世=1,2,…,254, 到 ESF + 截取 tern(即,4.40986)。地图平均值的模拟平均值(基于254e一世) 是−0.00045; 地图方差的模拟平均值为1.15826. 如图。3.5 一种描绘模拟对数转换 PD 值的模拟平均图模式;它本质上与图 3.1B 中的地图模式相同。各个县模拟的方差范围从1.137042到1.181372; 这两个极端方差的 F 比是1.08,这在统计上不显着,产生一个单一的方差类(图 3.5B)。MESF 相对于基于空间自回归的模拟实验的一个重要优势是,在整个地理景观中,方差是恒定的,但事实并非如此

用于空间自回归(参见 Griffith,2017)。模拟平均值R2值为0.6699,这比实际的要大一些R2价值。同时,模拟平均夏皮罗-威尔克概率为0.50136.

桌子3.1将特征向量选择显着性水平概率 Psig 以及特征向量选择模拟概率 psimUsing a10%显着性水平选择标准大致呈现10%有可能在模拟分析中选择了原始分析中未选择的 52 个特征向量中的一些。这两个选择概率之间的关系可以描述如下:
0.24(C−3.35p在2.2−和−3.35),psC在d这−R2≈1.0000

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|ESF prediction with linear regression

预测是线性回归的一种有价值的用途,并由 PRESS 统计量提及。带有协变量的冗余属性信息(即多重共线性)支持响应变量的预测;这些预测中的每一个都是基于用于计算它的给定协变量的条件平均值(即回归拟合值)。这种预测能力的扩展是原始样本中未包含的观察结果;一组估计的回归系数可以使用针对样本外观察测量的协变量来计算预测。这些补充观察具有与它们相关的额外变化源,即它们自己的随机噪声,在估计已经计算的回归系数期间没有解决。

交叉验证提供了 ESF 预测与线性回归的应用。当单个属性变量值时,可以使用以下修改后的纯 SA 线性回归规范执行该预测,是米, 是错配
(是这 0)=b01−是米(0这 1)+∑ķ=1ķ(和这,ķ 和米,ķ)b和ķ+(e这 0),
其中下标 o 表示观测数据,下标米表示缺失数据,0 是零向量。本规范减去未知数据

价值观,是米,从等式的两侧,然后允许将这些值估计为回归参数(即条件均值)。这样做时,这些条件均值等于它们的拟合值,因此残差为零。

如图。3.7描绘了对数转换的 2010 年德克萨斯州 PD(垂直轴)与使用方程式计算的相应 254 个估算值的散点图。(3.8) 但没有协变量(即纯 SA 规范);这个练习类似于克里金法。描述这种对应关系的线性回归方程可以写成如下:
是^=0.98849+0.77990是预料到的 ,R2=0.4078

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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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

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Estimating an ESF as an OLS problem

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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|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Estimating an ESF as an OLS problem

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|An illustrative linear regression example

A pure SA analysis ignores covariates and estimates the SA latent in an attribute variable map pattern. This type of analysis is pertinent to, for example, the construction of histograms for georeferenced RVs or the calculation of Pearson product moment correlation coefficients for pairs of georeferenced RVs, among other things. The MESF linear regression equation, which assumes normally distributed residuals, is the following nonconstant mean-only specification:
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{1} \boldsymbol{\beta}{0}+\mathrm{E}{\mathrm{K}} \boldsymbol{\beta}_{\mathrm{E}}+\boldsymbol{\xi} .
$$
One traditional specification error concern here pertains to how closely the response variable Y conforms to a normal distribution. Analysts frequently subject a nonnormal set of attribute values to a $B o x-\operatorname{Cox} /$ Manly transformation to normality (see Griffith, 2013).

Consider the 2010 population density (PD) across the 254 counties of Texas (see Fig. 3.1A); urban areas are conspicuous in this map pattern, revealing geographic heterogeneity. Raw PD values do not conform closely to a bell-shaped curve (Fig. 3.2A), whereas Box-Cox transformed values LN $(\mathrm{PD}-0.08)$ do (Fig. 3.2B), where LN denotes natural logarithm.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The selection of eigenvectors to construct an ESF

The first step in constructing an ESF for the 2010 Texas PD by county is to extract the 254 eigenvectors from the modified SWM $\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / 254\right) \times$ $\mathbf{C}\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / 254\right)$, where $0-1$ matrix $\mathrm{C}$ denotes the Texas county SWM, based upon the rook definition of adjacency (see Preface, Fig. P1). Because this PD exhibits PSA, determining an appropriate candidate set of eigenvectors for stepwise regression can begin by setting aside the $149 \mathrm{NSA}$ eigenvectors plus the single eigenvector having a zero eigenvalue (corresponding to the eigenvector proportional to the vector 1 ), which a regression equation already includes for its intercept term. The next step is to determine how many of the 104 PSA eigenvectors to include, counting this number from the largest eigenvalue (i.e., the maximum possible PSA). Chun et al. (2016, p. 75) furnish the following equation to help with this decision:
$$
1+\exp \left{2.1480-\frac{6.1808\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}{\mathrm{n}{\text {pos }}^{0.1298}}+\frac{3.3534}{\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}\right} $$ with $\mathrm{n}{\mathrm{Pos}}=104$ (the number of PSA eigenvectors), and $\mathrm{z}{\mathrm{MC}}=13.52$ (the linear regression residuals $z$-score measure of SA) here. This expression indicates that the candidate set should contain the 78 eigenvectors with the largest eigenvalues. Spatial regression analysis using eigenvector spatial filtering One useful criterion for eigenvector selection from the candidate set is the level of significance for each eigenvector’s regression coefficient, which essentially maximizes the linear regression $\mathrm{R}^{2}$ value; other selection criteria could be utilized (see Griffith, 2004). In addition, a stepwise procedure that combines both forward selection and backward elimination supports the construction of a parsimonious ESF. Because the eigenvectors are mutually orthogonal and uncorrelated, the primary factor in eigenvector selection during any given step is the marginal error sum of squares for that step. Of the 78 candidate eigenvectors, 26 were selected using a significance level criterion of $0.10$, accounting for roughly $62.5 \%$ of the variation in logtransformed PD across the counties of Texas (Fig. 3.1B), highlighting the Dallas, Houston, and Austin-San Antonio metropolitan regions and indicating that $\mathrm{SA}$ introduces variance inflation by more than doubling the underlying IID variance. Table $3.1$ summarizes the stepwise selection results, revealing that global (e.g., $\mathbf{E}{2}$ ), regional (e.g., $\mathbf{E}{19}$ ), and local (e.g., $\mathbf{E}{77}$ ) map pattern ${ }^{1}$ components account for the $\mathrm{SA}$ under study and that the Aegree of SA does not determine the selection sequence.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Selected criteria for assessing regression models

Once an ESF is constructed, model dingnostics should be performed. The predicted residual error sum of squares (PRESS) statistic is a useful global diagnostic to calculate because it relates to a cross-validation assessment, with the set of covariates being held constant. Values of the ratio PRESS/ESS close to 1, where ESS denotes error sum of squares, indicate good model performance in this context because the corresponding estimated model fitting and prediction error essentially are the same (i.e., the estimated trend line also describes new observations well). Here this values is $376.737 / 355.645=1.059$, implying a very respectable model performance with regard to the cross-validation criterion.

Three features of the linear regression residuals merit assessment. The first concerns normality (Fig. 3.3A); here the Shapiro-Wilk statistic for the linear regrension residuals is $0.98030(p=0.0014)$; the frequency distribution for these residuals differs statistically, but not substantively, from a bell-shaped curve. The second concerns residual SA. The expected value
‘The grouping into global, regional, and local map patterns is subjective. These terms, respectively, refer to $\mathrm{MC} / \mathrm{MC}_{\max }$ (i-e., the maximum $\mathrm{MC}$ ) values in the ranges $0.9-1,0.7-0.9$, and $0.25-0.7$. The maximum MC value here is $1.09798$, which should be used to standardize $\mathrm{MC}$ values to make them comparable across geoggraphic handscapes.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考| Estimating an ESF as an OLS problem

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|An illustrative linear regression example

纯 SA 分析忽略协变量并估计属性变量映射模式中的潜在 SA。例如,这种类型的分析与地理参考 RV 直方图的构建或地理参考 RV 对的 Pearson 积矩相关系数的计算等有关。假设正态分布残差的 MESF 线性回归方程是以下非常量仅均值规范:
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{1} \boldsymbol{\beta} {0}+\mathrm{E} { \mathrm{K}} \boldsymbol{\beta}_{\mathrm{E}}+\boldsymbol{\xi} 。
$$
这里一个传统的规范误差关注点与响应变量 Y 与正态分布的符合程度有关。分析师经常将一组非正态属性值置于乙这X−考克斯⁡/向常态的男子气概转变(参见 Griffith,2013 年)。

考虑 2010 年德克萨斯州 254 个县的人口密度(PD)(见图 3.1A);城市地区在该地图图案中非常显眼,显示出地理异质性。原始 PD 值不符合钟形曲线(图 3.2A),而 Box-Cox 转换值 LN(磷D−0.08)do(图 3.2B),其中 LN 表示自然对数。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The selection of eigenvectors to construct an ESF

按县为 2010 年德克萨斯州 PD 构建 ESF 的第一步是从修改后的 SWM 中提取 254 个特征向量(一世−11吨/254)× C(一世−11吨/254), 在哪里0−1矩阵C表示得克萨斯县 SWM,基于邻接的 rook 定义(参见前言,图 P1)。由于此 PD 表现出 PSA,因此可以先将149ñ小号一种特征向量加上具有零特征值的单个特征向量(对应于与向量 1 成比例的特征向量),回归方程已经包括其截距项。下一步是确定要包括多少 104 个 PSA 特征向量,从最大特征值(即最大可能的 PSA)开始计算这个数字。春等人。(2016, p. 75) 提供以下等式来帮助做出这一决定:
1+\exp \left{2.1480-\frac{6.1808\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}{\mathrm{n}{\text {pos } }^{0.1298}}+\frac{3.3534}{\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}\right}1+\exp \left{2.1480-\frac{6.1808\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}{\mathrm{n}{\text {pos } }^{0.1298}}+\frac{3.3534}{\left(\mathrm{z}{\mathrm{MC}}+0.6\right)^{0.1742}}\right}和n磷这s=104(PSA特征向量的数量),和和米C=13.52(线性回归残差和-SA 的得分度量)在这里。这个表达式表明候选集应该包含 78 个特征向量的最大特征值。使用特征向量空间滤波的空间回归分析 从候选集中选择特征向量的一个有用标准是每个特征向量的回归系数的显着性水平,它基本上使线性回归最大化R2价值; 可以使用其他选择标准(参见 Griffith,2004 年)。此外,结合前向选择和后向消除的逐步过程支持简约 ESF 的构建。因为特征向量是相互正交且不相关的,所以在任何给定步骤中选择特征向量的主要因素是该步骤的边际误差平方和。在 78 个候选特征向量中,使用显着性水平标准选择了 26 个0.10, 大致占62.5%得克萨斯州各县的对数转换 PD 的变化(图 3.1B),突出显示达拉斯、休斯顿和奥斯汀-圣安东尼奥大都市区,并表明小号一种通过将基础 IID 方差增加一倍以上来引入方差膨胀。桌子3.1总结了逐步选择的结果,揭示了全局(例如,和2), 地区性的 (例如,和19)和本地(例如,和77) 地图图案1组件占小号一种正在研究中,并且 SA 的 Aegree 不能确定选择顺序。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Selected criteria for assessing regression models

构建 ESF 后,应执行模型诊断。预测残差平方和 (PRESS) 统计量是一种有用的全局诊断计算,因为它与交叉验证评估相关,协变量集保持不变。PRESS/ESS 比值接近 1,其中 ESS 表示误差平方和,表明在这种情况下模型性能良好,因为相应的估计模型拟合和预测误差基本相同(即,估计的趋势线也描述了新的观察结果好)。这里的值是376.737/355.645=1.059,这意味着关于交叉验证标准的模型性能非常可观。

线性回归残差的三个特征值得评估。第一个涉及常态(图 3.3A);这里线性回归残差的 Shapiro-Wilk 统计量是0.98030(p=0.0014); 这些残差的频率分布在统计上与钟形曲线不同,但没有实质性差异。第二个涉及剩余 SA。期望值
‘对全球、区域和本地地图模式的分组是主观的。这些术语分别指米C/米C最大限度(即,最大米C) 范围内的值0.9−1,0.7−0.9, 和0.25−0.7. 这里的最大 MC 值为1.09798, 这应该用于标准化米C值以使它们在地理景观中具有可比性。

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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。

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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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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

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|MESF and linear regression

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|MESF and linear regression

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|A theoretical foundation for ESFs

The theoretical foundation for MESF contains two components, one derivable from the general spatial autoregressive model specification and the other derivable from the concept of a random effects term.

The spatial autoregressive response (AR) model (known as the spatial lag model in spatial econometrics) specification, an auto-normal model, may be written as follows, using the spatial linear operator $(\mathbf{I}-\rho \mathbf{C})$ and matrix notation:
$$
\mathbf{Y}=(\mathbf{I}-\rho \mathbf{C})^{-1}\left(\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}+\boldsymbol{\varepsilon}\right) $$ where $\boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}$ is a $(\mathrm{p}+1)$-by-1 vector of regression coefficients for $\mathrm{p}$ covariates and the intercept term, $\rho$ is the SA parameter, and $\varepsilon$ is an n-by-1 vector of independent and identically discributed (IID) normal random variables (RVs) with mean zero and constant variance $\sigma^{2}$. The standard maximum likelihood estimation of parameters in Eq. (3.2) involves it being rewritten as the following nonlinear regression specification:

$$
(\mathbf{I}-\rho \mathbf{C}) \mathbf{Y}=(\mathbf{I}-\rho \mathbf{C})(\mathbf{I}-\rho \mathbf{C})^{-1}\left(\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}+\boldsymbol{\varepsilon}\right) \Rightarrow \mathbf{Y}=\rho \mathbf{C Y}+\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}+\boldsymbol{\varepsilon}
$$
The eigenfunction decomposition of the $S W M C$ is $\mathbf{E} \Lambda \mathbf{E}^{\mathrm{T}}$, where matrix $\mathbf{E}$ is the set of $n$ eigenvectors of SWM $\mathrm{C}$, diagonal matrix $\boldsymbol{\Lambda}$ contains the set of $\mathrm{n}$ eigenvalues of SWM C, with the ordering of entries in these two matrices being the same eigenfunctions, and superscript $T$ denotes the matrix transpose operation. Substituting this decomposition of SWM C into Eq. (3.3) produces.
$$
\mathbf{Y}=\rho \mathbf{E} \boldsymbol{A} \mathbf{E}^{\mathrm{T}} \mathbf{Y}+\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}+\boldsymbol{\varepsilon}, $$ where $\mathbf{E}^{\mathrm{T}} \mathbf{Y}$ is the ordinary least squares (OLS) estimate of regression coefficients when response variable $\mathbf{Y}$ is regressed on eigenvector matrix $\mathbf{E}$. A stepwise selection procedure (e.g., simultaneous forward-backward) eliminates $j$ eigenvectors for which $\mathbf{E}{j}^{\mathrm{T}} \mathbf{Y} \approx 0$ (i.e., the $\mathrm{SA}$ map patterns for these eigenvectors do not account for any SA in the regression residuals) or for which $\rho \lambda_{j} \approx 0$ (i.e., the map pattern displays a trivial degree of SA), which in practice tends to be a large majority of the eigenvectors, leaving $\mathrm{K}<<\mathrm{n}$ eigenvectors in the model specification:
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{E}{\mathrm{K}} \boldsymbol{\beta}{\mathrm{E}}+\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}_{\mathrm{X}}+\boldsymbol{\xi},
$$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The fundamental theorem of MESF

A statement of the fundamental theorem of MESF appears in Section 2.1.3. It is based upon several theorems in matrix algebra, including the fundarnental theorem of principal components analysis (see Tatsuoka, 1988, p. 146), which may be translated as follows:
Given a modified $n-b y-n S W M\left(I-11^{T} / n\right) C\left(I-11^{T} / n\right)$ for a given geographic land scape, we can derive a set of orthogonal and uncorrelated variables $\boldsymbol{E}{\imath}, \boldsymbol{E}{2}, \ldots, \boldsymbol{E}{n}$ by a set of linear transformations corresponding to the principal-axes rotation [i.e, the rigid rotation whose transformation matrix $E$ has the n eigervectors of matrix $\left.\left(I-11^{\top} / n\right) C\left(I-11^{T} / n\right)\right]$ as its columns. The $S A$ measures of this new set of variables are given by the diagonal matrix $\left.\left(|^{\top} \mathrm{C}\right]\right) \Lambda=\left[n / \mathbf{1}^{\top} C 1 \mathbf{E}^{\top}\left(I-11^{\top} / n\right)\right.$ $C\left(I-11^{\top} / n\right) E$, whose diagonal elements are the n MCs of the corresponding map patterns produced by the n eigenvectors of matrix $\boldsymbol{E}$. Orthogonality results from the matrix $\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / \mathrm{n}\right) \mathrm{C}\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / \mathrm{n}\right)$ being symmetric (if $\mathbf{C}$ is a symmetric matrix, then $\mathbf{A C A}{ }^{T}$ is a symmetric matrix). Uncorrelatedness results from the pre- and postmultiplication of matrix $\mathbf{C}$ by the projection matrix $\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / \mathrm{n}\right)$, resulting in a single eigenvector proportional to the $n-b y-1$ vector 1 , and hence the $n-1$ other eigenvectors having elements that sum to zero; the numerator of the Pearson product moment correlation coefficient for a pair of different eigenvectors has a cross-product term (e.g., XY) of zero (orthogonality) and a product of two means (each being a sum of the elements of an eigenvector, with at least one of these sums equal to zero) of zero (Griffith $2000 \mathrm{~b}, \mathrm{p} .105$ ). Tiefelsdorf and Boots (1995; Section 2.1.2) prove that the MC for a given eigenvector $\mathbf{E}{j}$ is given by $\left(\mathrm{n} / \mathbf{1}^{\mathrm{T}} \mathrm{C} 1\right) \lambda_{\mathrm{j}}$. The rank ordering of the $\mathrm{R}$ ayleigh quotients
$$
\left(n / 1^{\mathrm{T}} \mathrm{C} 1\right) \mathbf{E}^{\mathrm{T}}\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / \mathrm{n}\right) \mathrm{C}\left(\mathbf{I}-11^{\mathrm{T}} / \mathrm{n}\right) \mathbf{E} /\left(\mathbf{E}^{\mathrm{T}} \mathbf{E}\right)=\left(\mathrm{n} / \mathbf{1}^{\mathrm{T}} \mathrm{C} 1\right) \boldsymbol{\Lambda}
$$
produces the sequential ordering from the maximum possible level of positive SA (PSA) to the maximum possible level of negative SA (NSA; see de Jong, Sprenger, \& van Veen, 1984).

Because one eigenvector element corresponds to each of the $\mathrm{n}$ areal units in a geographic landscape, a map can portray the geographic distribution of each set of eigenvector elements. Consequently, a map of the $\mathrm{ESF}{\mathbf{K}} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{E}}$ fumishes a visualization of SA; as such, it supplements the Moran scatterplot graphic tool. Furthermore, because each eigenvector is an n-by-1 variate, eigenvectors can be treated like covariates and included in a linear regression analysis.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Map pattern and SA: Heterogeneity in map-wide trends

SA may be interpreted in a number of different ways, one of which is map pattern (Griffith, 1992). Pattern refers to some discernible real-world regularity that contains elements recurring in a predictable manner. Map pattern refers to this regularity and repetitiveness occurring in two dimensions and is the basis for spatial interpolation (prediction linking to kriging in geostatistics). SA makes map pattern possible by organizing attribute values on a map in such a way that for PSA, for example, relatively high values cluster together in a geographic landscape, as do relatively intermediate, and relatively low, values. This geographic organization can yield global gradients across, as well as large regional or small local clusters in, a geographic landscape; in general, neighborhood subsets of georeferenced attribute values are similar or dissimilar (NSA). These are the components of map pattern depicted by the modified SWM eigenvectors with, respectively, large, moderate, or small but not close to zero, eigenvalues. In other words, map pattern has to do with the geographic arrangement of attribute values of a map, with the nature and degree of (dis)similarities of nearby values relating to $\mathrm{SA}$.
Heterogeneity refers to a collection of diverse elements, elements that are nonuniform in the composition of their attribute values. In terms of statistical properties, these elements are not IID (see Section 3.1). In classical linear regression, a response variable $Y$ often is considered heterogeneous in its individual observation means, resulting in the term $\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathbf{X}}$ being included in a linear regression specification. This specification strategy seeks to account for heterogeneity with the regression mean, rendering residuals that are IID and hence homogeneous. If $X \equiv 1$, then the mean of $Y$ for each areal unit is the constant $\beta{0}$; this is the special case of a homogeneous $Y$. In the presence of $\mathrm{SA}$, the residuals still have a mean of zero, but now heterogeneity persists through their variances being unequal; this outcome is one consequence of variance inflation by SA. Eq. (3.4) highlights how MESF addresses this problem by replacing the constant mean with a variable mean:
$$
\mathbf{Y}=\mathrm{E}{\mathrm{K}} \boldsymbol{\beta}{\mathrm{E}}+\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{\mathrm{X}}+\boldsymbol{\xi}=\left(\mathbf{1} \boldsymbol{\beta}{0}+\mathrm{E}{\mathrm{K}} \boldsymbol{\beta}{\mathrm{E}}\right)+\mathbf{X}{\mathrm{P}} \boldsymbol{\beta}{\mathrm{X}}+\boldsymbol{\xi}
$$

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回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|A theoretical foundation for ESFs

MESF 的理论基础包含两个组成部分,一个来自一般空间自回归模型规范,另一个来自随机效应项的概念。

空间自回归响应 (AR) 模型(在空间计量经济学中称为空间滞后模型)规范,一种自正态模型,可以使用空间线性算子编写如下(一世−ρC)和矩阵表示法:
是=(一世−ρC)−1(XbX+e)在哪里bX是一个(p+1)-by-1 回归系数向量p协变量和截距项,ρ是 SA 参数,并且e是独立同分布 (IID) 正态随机变量 (RV) 的 n×1 向量,均值为零且方差恒定σ2. 方程中参数的标准最大似然估计。(3.2) 涉及将其重写为以下非线性回归规范:(一世−ρC)是=(一世−ρC)(一世−ρC)−1(XbX+e)⇒是=ρC是+XbX+e
的特征函数分解小号在米C是和Λ和吨, 其中矩阵和是集合nSWM 的特征向量C, 对角矩阵Λ包含一组nSWM C 的特征值,这两个矩阵中条目的排序是相同的特征函数,上标吨表示矩阵转置操作。将 SWM C 的这种分解代入方程式。(3.3) 产生。
是=ρ和一种和吨是+XbX+e,在哪里和吨是是响应变量时回归系数的普通最小二乘 (OLS) 估计是在特征向量矩阵上回归和. 逐步选择过程(例如,同时向前向后)消除了j特征向量和j吨是≈0(即,小号一种这些特征向量的映射模式不考虑回归残差中的任何 SA)或ρλj≈0(即,地图模式显示的 SA 程度很小),在实践中往往是特征向量的大部分,留下ķ<<n模型规范中的特征向量:
是=和ķb和+XbX+X,

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The fundamental theorem of MESF

MESF 基本定理的陈述出现在第 2.1.3 节。它基于矩阵代数中的几个定理,包括主成分分析的基本定理(参见 Tatsuoka, 1988, p. 146),可以翻译如下
:n−b是−n小号在米(一世−11吨/n)C(一世−11吨/n)对于给定的地理景观,我们可以推导出一组正交且不相关的变量和一世,和2,…,和n通过一组对应于主轴旋转的线性变换[即,其变换矩阵的刚性旋转和具有矩阵的 n 个 eigervectors(一世−11⊤/n)C(一世−11吨/n)]作为它的列。这小号一种这组新变量的度量由对角矩阵给出(|⊤C])Λ=[n/1⊤C1和⊤(一世−11⊤/n) C(一世−11⊤/n)和, 其对角元素是矩阵的 n 个特征向量产生的对应地图图案的 n 个 MC和. 矩阵的正交性结果(一世−11吨/n)C(一世−11吨/n)是对称的(如果C是一个对称矩阵,那么一种C一种吨是一个对称矩阵)。矩阵的前乘和后乘导致不相关性C由投影矩阵(一世−11吨/n),产生一个与n−b是−1向量 1 ,因此n−1其他元素之和为零的特征向量;一对不同特征向量的 Pearson 积矩相关系数的分子具有一个为零的叉积项(例如 XY)(正交性)和两个均值的乘积(每个均值是一个特征向量的元素之和,其中这些总和中至少有一个等于零)的零(格里菲斯2000 b,p.105)。Tiefelsdorf 和 Boots(1995;第 2.1.2 节)证明给定特征向量的 MC和j是(谁)给的(n/1吨C1)λj. 的排名顺序R艾莉商数
(n/1吨C1)和吨(一世−11吨/n)C(一世−11吨/n)和/(和吨和)=(n/1吨C1)Λ
产生从正 SA (PSA) 的最大可能水平到负 SA 的最大可能水平的顺序排序 (NSA;参见 de Jong, Sprenger, \& van Veen, 1984)。

因为一个特征向量元素对应于每个n地理景观中的面积单位,一张地图可以描绘每组特征向量元素的地理分布。因此,一张地图和小号Fķb和完成 SA 的可视化;因此,它补充了 Moran 散点图图形工具。此外,由于每个特征向量都是 n×1 变量,因此可以将特征向量视为协变量并包含在线性回归分析中。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Map pattern and SA: Heterogeneity in map-wide trends

SA 可以用多种不同的方式来解释,其中一种是地图模式(Griffith,1992)。模式是指一些可识别的现实世界规律,其中包含以可预测方式重复出现的元素。地图模式是指这种在二维中出现的规律性和重复性,是空间插值(与地质统计学中的克里金法相关的预测)的基础。SA 通过组织地图上的属性值使地图模式成为可能,例如,对于 PSA,相对较高的值在地理景观中聚集在一起,相对中等和相对较低的值也是如此。这种地理组织可以产生跨越地理景观的全球梯度,以及地理景观中的大型区域或小型局部集群;一般来说,地理参考属性值的邻域子集相似或不同 (NSA)。这些是修改后的 SWM 特征向量所描绘的地图图案的组成部分,分别具有大、中等或小但不接近于零的特征值。换句话说,地图模式与地图属性值的地理排列有关,与附近值的性质和(不)相似程度有关小号一种.
异质性是指不同元素的集合,这些元素的属性值组成不均匀。就统计特性而言,这些元素不是独立同分布的(参见第 3.1 节)。在经典线性回归中,响应变量是通常在其个体观察手段中被认为是异质的,导致术语XbX包含在线性回归规范中。该规范策略旨在解释回归均值的异质性,呈现 IID 的残差,因此是同质的。如果X≡1,然后的平均值是对于每个面积单位是常数b0; 这是同质的特例是. 在……的存在下小号一种,残差的均值仍然为零,但现在异质性仍然存在,因为它们的方差不相等;该结果是 SA 方差膨胀的结果之一。方程。(3.4) 强调了 MESF 如何通过用变量均值替换恒定均值来解决此问题:
是=和ķb和+XbX+X=(1b0+和ķb和)+X磷bX+X

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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

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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

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral analysis of three-dimensional data

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral analysis of three-dimensional data

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral analysis of three-dimensional data

In many cases, the spectral analysis of three-dimensional georeferenced data involves a sequence of maps, one for each point in a specified time series, rather than supplementing planar surfaces with elevation. Griffith and Heurclink (2012) extend the preeeding spectral analysis conceptualizations to this situation. Now the spectral density-based space-time $(\tau, \eta, \nu)-$ lag correlation function becomes, for a regular square tessellation and the rook adjacency definition, and uniformly spaced points in time,
$\frac{\int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{\operatorname{Cos}(\tau \theta) \operatorname{Cos}(\eta \varphi) \operatorname{Cos}(v t)}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{Cos}(\theta)+\operatorname{Cos}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} d \theta d \varphi d t}{\int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{1}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{CoS}(\theta)+\operatorname{CoS}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} \mathrm{~d} \theta \mathrm{d} \varphi \mathrm{dt}}, \boldsymbol{\kappa}=1,2$,
where $t$ denotes the twe argument, $\rho_{\mathrm{s}}$ denotes the SA parameter, and $\rho_{\mathrm{r}}$ denotes the temporal autocorrelation parameter. This specification represents a contemporaneous space-time process, which is additive, whose matrix representation is given by

$$
\mathbf{C}=\mathbf{I}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{s}}-\rho_{\mathrm{s}} \mathbf{C}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{C}{\mathrm{s}}-\rho_{\mathrm{T}} \mathbf{C}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{s}},
$$
where $\otimes$ denotes the Kronecker product mathematical matrix operation, $\mathbf{C}{\mathrm{s}}$ denotes the SWM, $\mathbf{C}{\mathrm{T}}$ denotes the time-series connectivity matrix, $\mathbf{I}{\mathrm{T}}$ denotes the $T$-by-T identify matrix, $\mathbf{I}{s}$ denotes the $\mathrm{n}-\mathrm{by}-\mathrm{n}$ identity matrix, and $1-\operatorname{COS}(\mathrm{t})\left{\rho_{\mathrm{s}}[\operatorname{COS}(\mathrm{u})+\operatorname{COS}(\mathrm{v})]+\rho_{\mathrm{T}}\right}$ are the limiting eigenvalues of the space time connectivity matrix $C$.

An alternative specification is multiplicative and hence describes a space-time lagged process; its matrix representation is given by
$$
\mathbf{C}=\mathbf{I}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{s}}-\rho_{\mathrm{s}} \mathbf{I}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{C}{\mathrm{s}}-\rho_{\mathrm{T}} \mathbf{C}{\mathrm{T}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{s}} \text {, }
$$
and its spectral density-based $(\tau, \eta, \nu)$-lag correlations are given by
For a regular square lattice forming a complete $P-b y-Q$ rectangular region,
$$
\mathbf{C}{\mathrm{s}}=\mathbf{C}{\mathrm{P}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{Q}}+\mathbf{C}{\mathrm{Q}} \otimes \mathbf{I}{\mathrm{r}}, $$ where $C{p}$ and $C_{Q}$, respectively, are $S W M s$ for a $P$ length and a $Q$ length linear landscape, and $\mathbf{I}{\mathrm{P}}$ and $\mathbf{I}{\mathrm{Q}}$, respectively, are $\mathrm{P}-\mathrm{by}-\mathrm{P}$ and $\mathrm{Q}-\mathrm{by}-\mathrm{Q}$ identity matrices.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Summary

This chapter reviews articulations among SWMs, eigenfunctions, and spectral functions, all three of which relate to $\mathrm{SA}$. In doing so, it also links them to geostatistics. The eigenvalues of a SWM index the nature and degree of SA in the eigenvectors of a modified SWM and also appear in the complex fraction spectral density functions used to calculate lagged spatial correlations. The cells of standardized inverse spatial covariance structures, illustrated here with the popular first- and second-order ones, contain spectral density function results. These notions interlace with concepts for PCA. Although this chapter focuses on the $\mathrm{MC}$ index of $\mathrm{SA}$, similar results may be established for both the Geary ratio (GR) and the join count statistics that are applicable to nominal measurement scale data. The linear geographic landscape furnishes many relatively simple illustrations of the connections of interest here. The two-dimensional geographic landscape furnishes more relevant, albeit more complicated, contexts and highlights map pattern visualizations, one of the most important topics of this chapter.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral decomposition of a SWM

Consider the geographic landscape in Fig. $2.5 \mathrm{C}$. Its rook adjacency SWM C is as follows:
$$
\left[\begin{array}{llll}
0 & 1 & 1 & 0 \
1 & 0 & 0 & 1 \
1 & 0 & 0 & 1 \
0 & 1 & 1 & 0
\end{array}\right]
$$
The Perron-Frobenius theorem states that the principal eigenvalue is contained in the interval defined by the largest and smallest row sums; therefore here $\lambda_{1}=2$. For each pair of rows or columns that is identical, an eigenvalue equals zero; therefore because the first and fourth rows/columns are identical, and the second and third rows/columns are identical, two eigenvalues equal zero. Finally the trace of this matrix equals the sum of its four eigenvalues; therefore $2+0+0+\lambda=0$, and hence an eigenvalue equals $-2$.

Eq. (2.1) for this SWM is $\lambda^{2}\left(\lambda^{2}-4\right)=0$. The first $\lambda^{2}$ term is for the two roots of zero, whereas the second term factors into $(\lambda+2)(\lambda-2)$, which is for the two roots $\pm 2$. Ord (1975) also states that the eigenvalues for this particular type of geographic surface partitioning and SWM are given by $\lambda=2\left[\operatorname{COS}\left(\frac{\mathrm{h} \pi}{2+1}\right)+\operatorname{COS}\left(\frac{\mathrm{k} \pi}{2+1}\right)\right], \mathrm{h}=1,2$ and $\mathrm{k}=1,2$. This equation yields $2(0.5+0.5)=2 ; 2(0.5-0.5)=0 ; 2(-0.5+0.5)=0$; and, $2(-0.5-0.5)=-2$.

Griffith (2000, p. 98) proves that the solution to Eq. (2.2) for this particular type of geographic surface partitioning and SWM are the eigenvectors given by
$$
\frac{2}{\sqrt{(2+1)(2+1)}}\left[\operatorname{SIN}\left(\frac{h \pi}{2+1}\right) \times \operatorname{SIN}\left(\frac{k \pi}{2+1}\right)\right]
$$
This expression produces the 4-by-4 eigenvector matrix
$$
\left[\begin{array}{rrrr}
0.5 & 0.5 & 0.5 & 0.5 \
0.5 & -0.5 & 0.5 & -0.5 \
0.5 & 0.5 & -0.5 & -0.5 \
0.5 & -0.5 & -0.5 & 0.5
\end{array}\right]
$$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral analysis of three-dimensional data

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral analysis of three-dimensional data

在许多情况下,三维地理参考数据的光谱分析涉及一系列地图,一个用于指定时间序列中的每个点的地图,而不是用高程补充平面表面。Griffith 和 Heurclink (2012) 将预先光谱分析概念化扩展到这种情况。现在基于光谱密度的时空(τ,这,ν)−滞后相关函数变为,对于规则方形镶嵌和车邻接定义,以及均匀间隔的时间点,
\frac{\int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{\operatorname{Cos}(\tau \theta) \operatorname{ Cos}(\eta \varphi) \operatorname{Cos}(v t)}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{Cos}(\theta)+ \operatorname{Cos}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} d \theta d \varphi d t}{\int_{0}^{\pi} \int_{0 }^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{1}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{CoS}( \theta)+\operatorname{CoS}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} \mathrm{~d} \theta \mathrm{d} \varphi \mathrm{dt }}, \boldsymbol{\kappa}=1,2\frac{\int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{\operatorname{Cos}(\tau \theta) \operatorname{ Cos}(\eta \varphi) \operatorname{Cos}(v t)}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{Cos}(\theta)+ \operatorname{Cos}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} d \theta d \varphi d t}{\int_{0}^{\pi} \int_{0 }^{\pi} \int_{0}^{\pi} \frac{1}{\left[1-\operatorname{COS}(t)\left{\rho_{s}[\operatorname{CoS}( \theta)+\operatorname{CoS}(\varphi)]+\rho_{T}\right}\right]^{k}} \mathrm{~d} \theta \mathrm{d} \varphi \mathrm{dt }}, \boldsymbol{\kappa}=1,2,
其中吨表示 tw 参数,ρs表示 SA 参数,并且ρr表示时间自相关参数。该规范表示一个同时的时空过程,它是相加的,其矩阵表示由下式给出C=一世吨⊗一世s−ρsC吨⊗Cs−ρ吨C吨⊗一世s,
在哪里⊗表示克罗内克乘积数学矩阵运算,Cs表示 SWM,C吨表示时间序列连接矩阵,一世吨表示吨-by-T 识别矩阵,一世s表示n−b是−n单位矩阵,和1-\operatorname{COS}(\mathrm{t})\left{\rho_{\mathrm{s}}[\operatorname{COS}(\mathrm{u})+\operatorname{COS}(\mathrm{v })]+\rho_{\mathrm{T}}\right}1-\operatorname{COS}(\mathrm{t})\left{\rho_{\mathrm{s}}[\operatorname{COS}(\mathrm{u})+\operatorname{COS}(\mathrm{v })]+\rho_{\mathrm{T}}\right}是时空连通矩阵的极限特征值C.

另一种规范是乘法的,因此描述了一个时空滞后的过程;它的矩阵表示由下式给出
C=一世吨⊗一世s−ρs一世吨⊗Cs−ρ吨C吨⊗一世s, 
及其基于光谱密度的(τ,这,ν)-滞后相关性由下式给出
对于形成完整的规则方格磷−b是−问矩形区域,
Cs=C磷⊗一世问+C问⊗一世r,在哪里Cp和C问,分别是小号在米s为一个磷长度和一个问长度线性景观,和一世磷和一世问,分别是磷−b是−磷和问−b是−问身份矩阵。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Summary

本章回顾了 SWM、特征函数和谱函数之间的衔接,这三者都与小号一种. 在这样做的过程中,它还将它们与地统计学联系起来。SWM 的特征值在修改后的 SWM 的特征向量中指示 SA 的性质和程度,并且还出现在用于计算滞后空间相关性的复分数谱密度函数中。标准化逆空间协方差结构的单元(此处以流行的一阶和二阶结构进行说明)包含谱密度函数结果。这些概念与 PCA 的概念交织在一起。虽然本章着重于米C指数小号一种,对于适用于标称测量尺度数据的 Geary 比率 (GR) 和连接计数统计,可以建立类似的结果。线性地理景观提供了许多相对简单的插图来说明这里感兴趣的联系。二维地理景观提供更相关但更复杂的上下文并突出显示地图图案可视化,这是本章最重要的主题之一。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The spectral decomposition of a SWM

考虑图 1 中的地理景观。2.5C. 其车邻接SWM C如下:
[0110 1001 1001 0110]
Perron-Frobenius 定理指出,主特征值包含在由最大和最小行和定义的区间内;因此在这里λ1=2. 对于每对相同的行或列,特征值等于 0;因此,由于第一和第四行/列相同,并且第二和第三行/列相同,因此两个特征值为零。最后这个矩阵的迹等于它的四个特征值之和;所以2+0+0+λ=0,因此特征值等于−2.

方程。(2.1) 对于这个 SWM 是λ2(λ2−4)=0. 首先λ2项是针对零的两个根,而第二项因素(λ+2)(λ−2),这对于两个根±2. Ord (1975) 还指出,这种特定类型的地理表面划分和 SWM 的特征值由下式给出λ=2[COS⁡(H圆周率2+1)+COS⁡(ķ圆周率2+1)],H=1,2和ķ=1,2. 这个等式产生2(0.5+0.5)=2;2(0.5−0.5)=0;2(−0.5+0.5)=0; 和,2(−0.5−0.5)=−2.

Griffith (2000, p. 98) 证明了方程的解。(2.2) 对于这种特殊类型的地理表面划分和 SWM 是由下式给出的特征向量
2(2+1)(2+1)[罪⁡(H圆周率2+1)×罪⁡(ķ圆周率2+1)]
此表达式生成 4×4 特征向量矩阵
[0.50.50.50.5 0.5−0.50.5−0.5 0.50.5−0.5−0.5 0.5−0.5−0.50.5]

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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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

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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。

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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。

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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。

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