分类: 广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

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广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Superiority and non-inferiority

In all the application of the generalized linear mixed models and their related models, we mainly use the statistical analysis system called SAS. In any outputs of SAS programs you can see several $p$-values (two-tailed) for fixedeffects parameters of interest. It should be noted, however, that any $p$-value (two-tailed) for the parameter $\beta_3\left(=\mu_2-\mu_1\right)$ of the primary interest shown in the SAS outputs is implicitly the result of a test for a set of hypotheses
$H_0: \beta_3=0$, versus $H_1: \beta_3 \neq 0$,
which is also called a test for superiority. In more detail, the definition of superiority hypotheses is as follows:

Test for superiority
If a negative $\beta_3$ indicates benefits, the superiority hypotheses are interpreted as
$$
H_0: \beta_3 \geq 0 \text {, versus } H_1: \beta_3<0 \text {. } $$ If a positive $\beta_3$ indicates benefits, then they are $$ H_0: \beta_3 \leq 0 \text {, versus } H_1: \beta_3>0 \text {. }
$$
These hypotheses imply that investigators are interested in establishing whether there is evidence of a statistical difference in the comparison of interest between two treatment groups. However, it is debatable whether the terminology superiority can be used or not in this situation. Although the set of hypotheses defined in (1.16) was adopted as those for superiority tests in regulatory guidelines such as FDA draft guidance (2010), I do not think this is appropriate.

The non-inferiority hypotheses of the new treatment over the control treatment, on the other hand, take the following form:
Test for non-inferiority
If a positive $\beta_3$ indicates benefits, the hypotheses are
$$
H_0: \beta_3 \leq-\Delta \text {, versus } H_1: \beta_3>-\Delta \text {, }
$$
where $\Delta(>0)$ denotes the so-called non-inferiority margin. If a negative $\beta_3$ indicates benefits, the hypotheses should be
$$
H_0: \beta_3 \geq \Delta \text {, versus } H_1: \beta_3<\Delta \text {. }
$$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Analysis of variance model

Consider a clinical trial or an animal experiment to evaluate a treatment effect, such as data shown in Table 2.1, where subjects are randomly assigned to one treatment group, and measurements are made at equally spaced times on each subject. Then, the basic design will be the following:

  1. Purpose: Comparison of $G$ treatment groups including the control group.
  2. Trial design: Parallel group randomized controlled trial and suppose that $n_k$ subjects are allocated to treatment group $k(=1,2, \ldots, G), n_1+$ $n_2+\cdots n_G-N$, where the first treatment group $(k-1)$ is defined as the control group.
  1. Repeated Measure Design: Basic 1:T repeated measures design described in Chapter $1 .$

A typical statistical model or analysis of variance model for the basic design will be
$$
\begin{aligned}
\text { Response }=& \text { Grand mean }+\text { Treatment group }+\text { time }+\
&+\text { treatment group } \times \text { time }+\text { error. }
\end{aligned}
$$
However, the prerequisite for the analysis of variance model is the homogeneity assumption for the subject-specific response profile over time within each treatment group so that the mean response profile within each treatment group is meaningful and thus the treatment effect can be evaluated by the difference in mean response profiles. If the subject by time interaction within each treatment group is not negligible, the mean response profile within each group could be inappropriate measures for treatment effect. To deal with this type of heterogeneity, see Chapter $11 .$

In this chapter, we shall use the notation “triply subscripted array”, which is frequently used in analysis of variance models, which is different from the repeated measures design described in Chapter 1 . For the $i$ th subject $\left(i=1, \ldots, n_k\right)$ nested in each treatment group $k$, let $y_{k i j}$ denote the primary response variable at the $j$ th measurement time $t_j$.

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广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Superiority and non-inferiority

在广义线性混合模型及其相关模型的所有应用中,我们主要使用称为SAS的统计分析系统。在 SAS 程序的任何输出 中,您都可以看到几个 $p$ – 感兴趣的固定效应参数的值 (双尾) 。然而,应该指出的是,任何 $p$ 参数的-value(双 尾) $\beta_3\left(=\mu_2-\mu_1\right) \mathrm{SAS}$ 输出中显示的主要兴趣隐含地是一组假设的检验结果 $H_0: \beta_3=0$ , 相对 $H_1: \beta_3 \neq 0$ ,
这也称为优越性测试。更详细地说,优越性假设的定义如下:
测试优越性
如果否定 $\beta_3$ 表示收益,优势假设被解释为
$$
H_0: \beta_3 \geq 0, \text { versus } H_1: \beta_3<0 . $$ 如果一个阳性 $\beta_3$ 表示好处,那么它们是 $$ H_0: \beta_3 \leq 0, \text { versus } H_1: \beta_3>0 .
$$
这些假设意味着研究人员有兴趣确定两个治疗组之间的兴趣比较是否存在统计学差异的证据。然而,在这种情况下 是否可以使用术语优越性是有争议的。尽管 (1.16) 中定义的一组假设被采纳为监管指南(如 FDA 指南草案 (2010)中的优越性测试的假设),但我认为这不合适。
另一方面,新治疗相对于对照治疗的非劣效性假设采用以下形式
$\beta_3$ 表示收益,假设是
$$
H_0: \beta_3 \leq-\Delta, \text { versus } H_1: \beta_3>-\Delta,
$$
在哪里 $\Delta(>0)$ 表示所谓的非劣效性边际。如果一个否定 $\beta_3$ 表示好处,假设应该是
$$
H_0: \beta_3 \geq \Delta, \text { versus } H_1: \beta_3<\Delta
$$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Analysis of variance model

考虑一项临床试验或动物实验来评估治疗效果,例如表 $2.1$ 中显示的数据,其中受试者被随机分配到一个治疗组, 并且在每个受试者的等间隔时间进行测量。然后,基本设计如下:

  1. 目的: 比较 $G$ 治疗组包括对照组。
  2. 试验设计:平行组随机对照试验,假设 $n_k$ 受试者被分配到治疗组 $k(=1,2, \ldots, G), n_1+$ $n_2+\cdots n_G-N$ ,其中第一个治疗组 $(k-1)$ 定义为对照组。
  3. 重复测量设计:基本 1:T 重复测量设计在章节中描述 1 .
    基本设计的典型统计模型或方差分析模型将是
    Response $=$ Grand mean $+$ Treatment group $+$ time $+\quad+$ treatment group $\times$ time $+$ err
    然而,方差分析模型的先决条件是每个治疗组内受试者特异性反应曲线随时间的同质性假设,因此每个治疗组内的 平均反应曲线是有意义的,因此可以通过差异评估治疗效果在平均响应配置文件中。如果每个治疗组内的受试者时 间交互作用不可忽略,则每组内的平均反应曲线可能是治疗效果的不适当测量。要处理这种类型的异质性,请参阅 第11.
    在本章中,我们将使用方差分析模型中经常使用的符号“三下标数组”,这与第 1 章中描述的重复测量设计不同。为 了 $i$ 主题 $\left(i=1, \ldots, n_k\right)$ 嵌套在每个治疗组中 $k$ ,让 $y_{k i j}$ 表示主要响应变量 $j$ 测量时间 $t_j$.
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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

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|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT6175

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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Model for the average treatment effect

As mentioned in Section $1.1$, the primary interest of $S: T$ design, especially in confirmatory trials in the later phases of drug development, is to estimate the overall or average treatment effect during the evaluation period, leading to sample size calculation in the design stage (see Chapter 12 for details). So, let us consider here the case where we would like to estimate the average treatment effect during the evaluation period even though the treatment effect is not always expected to be constant over the evaluation period. However, in such a situation, it is important to select the evaluation period during which the treatment effect could be expected to be stable to a certain extent.

Here also, let us introduce two models, a random intercept model and a random intercept plus slope model. The former model is
$$
\begin{array}{rlr}
g\left{E\left(y_{i j} \mid b_{0 i}\right)\right} & =g\left{\mu_{i j} \mid b_{0 i}\right} & \
& = \begin{cases}\beta_0+\beta_1 x_{1 i}+b_{0 i}+\boldsymbol{w}i^t \boldsymbol{\xi} & \text { for } j \leq 0 \ \beta_0+\beta_1 x{1 i}+b_{0 i}+\beta_2+\beta_3 x_{1 i}+\boldsymbol{w}i^t \boldsymbol{\xi} & \text { for } j \geq 1\end{cases} \ b{0 i} & \sim N\left(0, \sigma_{B 0}^2\right), \
i & =1, \ldots, n_1(\text { control group }), & \
& =n_1+1, \ldots, n_1+n_2(\text { new treatment group }), \
j & =-(S-1),-(S-2), \ldots, 0,1, \ldots, T, &
\end{array}
$$
and the latter is
$$
\begin{aligned}
g\left{E\left(y_{i j} \mid \boldsymbol{b}i\right)\right} &= \begin{cases}\beta_0+\beta_1 x{1 i}+b_{0 i}+\boldsymbol{w}i^t \boldsymbol{\xi} & \text { for } j \leq 0 \ \beta_0+\beta_1 x{1 i}+b_{0 i}+b_{1 i}+\beta_2+\beta_3 x_{1 i}+\boldsymbol{w}i^t \boldsymbol{\xi} & \text { for } j \geq 1 \ \boldsymbol{b}_i & =\left(b{0 i}, b_{1 i}\right)^t \sim N(\mathbf{0}, \Phi),\end{cases}
\end{aligned}
$$
where both a random intercept $b_{0 i}$ and a random slope $b_{1 i}$ denote the same meanings as those introduced in the previous section. It should be noted here also that the random slope introduced in the above model does not mean the slope on the time or a linear time trend, which will be considered in the next section.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Model for the treatment by linear time interaction

In the previous subsection, we focused on the generalized linear mixed models where we are primarily interested in comparing the average treatment effect during the evaluation period. However, there are other study designs where the primary interest is not the average treatment effect but the treatment-bytime interaction (Diggle et al., 2002; Fitzmaurice et al., 2011). For example, in the National Institute of Mental Health Schizophrenia Collaboratory Study, the primary interest is testing the drug by linear time interaction, i.e., testing whether the differences between treatment groups are linearly increasing over time (Hedeker and Gibbons, 2006; Roy et al., 2007; Bhumik et al., 2008).
So, let us consider here a random intercept and a random intercept plus slope model with a random slope on the time (a linear time trend model) for testing the null hypothesis that the rates of change or improvement over time are the same in the new treatment group compared with the control group. The former model is
$$
\begin{aligned}
g\left{E\left(y_{i j} \mid b_{0 i}\right)\right} &=g\left{\mu_{i j} \mid b_{0 i}\right} \
&=\beta_0+b_{0 i}+\beta_1 x_{1 i}+\left(\beta_2+\beta_3 x_{1 i}\right) t_j+\boldsymbol{w}i^t \boldsymbol{\xi} \ b{0 i} & \sim N\left(0, \sigma_{B 0}^2\right) \
i &=1, \ldots, n_1(\text { control group }) \
&=n_1+1, \ldots, n_1+n_2(\text { new treatment group }) \
j &=-(S-1),-(S-2), \ldots, 0,1, \ldots, T
\end{aligned}
$$

where $t_j$ denotes the $j$ th measurement time and we have
$$
t_{-S+1}=t_{-S+2}=\cdots=t_0=0 .
$$
Interpretation of the fixed-effects parameters $\boldsymbol{\beta}$ of interest are as follows:

  1. $\beta_2$ denotes the rate of change over time in the control group.
  2. $\beta_2+\beta_3$ denotes the same quantity in the new treatment group.
  3. $\beta_3$ denotes the difference in these two rates of change over time, i.e., the treatment effect of the new treatment compared with the control treatment.
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广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Model for the average treatment effect

如部分所述 $1.1$ ,的主要兴趣 $S: T$ 设计,特别是在药物开发后期的验证性试验中,是在评估期间估计总体或平均治 疗效果,导致设计阶段的样本量计算(详见第12章)。因此,让我们在这里考虑这样一种情况,即我们希望在评 估期间估计平均治疗效果,即使在评估期间并不总是期望治疗效果保持不变。但是,在这种情况下,重要的是选择 可以预期治疗效果在一定程度上稳定的评估期。
在这里,我们还要介绍两个模型,一个随机截距模型和一个随机截距加斜率模型。前一个模型是
后者是
两者都是随机截距 $b_{0 i}$ 和一个随机斜率 $b_{1 i}$ 表示与上一节中介绍的含义相同的含义。这里还需要注意的是,上述模型 中引入的随机斜率并不意味着时间上的斜率或线性时间趋势,这将在下一节中讨论。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Model for the treatment by linear time interaction

在上一小节中,我们主要关注广义线性混合模型,我们主要感兴趣的是比较评估期间的平均治疗效果。然而,在其 他研究设计中,主要关注的不是平均治疗效果,而是按时间治疗的相互作用 (Diggle 等人,2002; Fitzmaurice 等人,2011)。例如,在美国国家心理健康研究所精神分裂症合作研究中,主要兴趣是通过线性时间相互作用来 测试药物,即测试治疗组之间的差异是否随时间线性增加(Hedeker 和 Gibbons,2006;Roy 等人) ., 2007 年; Bhumik 等人,2008 年)。
因此,让我们在这里考虑一个随机截距和一个随机截距加斜率模型,该模型在时间上具有随机斜率 (线性时间趋势 模型),用于检验零假设,即随着时间的变化率或改进率在新模型中是相同的治疗组与对照组比较。前一个模型是
在哪里 $t_j$ 表示 $j$ 测量时间,我们有
$$
t_{-S+1}=t_{-S+2}=\cdots=t_0=0 .
$$
固定效应参数的解释 $\beta$ 感兴趣的如下:

  1. $\beta_2$ 表示对照组随时间的变化率。
  2. $\beta_2+\beta_3$ 表示新治疗组中的相同数量。
  3. $\beta_3$ 表示这两种变化率随时间的差异,即新治疗与对照治疗相比的治疗效果。
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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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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。

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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Repeated measures design

Let $y_{i j}$ denote the primary response variable for the $i$ th subject at the $j$ th time $t_{i j}$. An ordinary situation of repeated measures design adopted in RCTs or animal experiments is when the primary response variable is measured once at baseline period (before randomization) and $T$ times during the treatment period (after randomization) where measurements are scheduled to be made at the same times for all subjects $t_{i j}=t_j$ in the sampling design. We call this design the Basic 1: $T$ repeated measures design throughout the book, where the response profile vector $\boldsymbol{y}i$ for the $i$ th subject is expressed as $$ \boldsymbol{y}_i=(\underbrace{y{i 0}}{\text {baseline data }}, \underbrace{y{i 1}, \ldots, y_{i T}}_{\text {data after randomization }})^t .
$$
In exploratory trials in the early phases of drug development, statistical analyses of interest will be to estimate the time-dependent mean profile for each treatment group and to test whether there is any treatment-by-time interaction. In confirmatory trials in the later phases of drug development, on the other hand, we need a simple and clinically meaningful effect size of the new treatment. So, many RCTs tend to try to narrow the evaluation period down to one time point (ex., the last $T$ th measurement), leading to the so-called pre-post design or the 1:1 design:
$$
\boldsymbol{y}i=(\underbrace{y{i 0}}{\text {baseline data }}, y{i 1}, \ldots, y_{i(T-1)}, \underbrace{y_{i T}}{\text {data to be analyzed }})^t . $$ Some other RCTs define a summary statistic such as the mean $\bar{y}_i$ of repeated measures during the evaluation period (ex., mean of $y{i(T-1)}$ and $y_{i T}$ ), which also leads to a $1: 1$ design. In these simple $1: 1$ designs, traditional analysis methods such as analysis of covariance (ANCOVA) have been used to analyze data where the baseline measurement is used as a covariate. In the 1:1 design, ANCOVA is preferred over the mixed-effects model when the covariance matrix over time is homogeneous across groups (Winkens et al., 2007; Crager, 1987; Chen, 2006) although the difference is small in practice. However, ANCOVA cannot be applied when the covariance matrices over time are heterogeneous across groups. Since the ANCOVA-type method is easily influenced by missing data, some kind of imputation method such as LOCF (last observation carried forward) are inevitably needed for ITT (intention-to-treat) analysis (Winkens et al., 2007; Crager, 1987; Chen, 2006).

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Generalized linear mixed models

In this book, we shall consider mainly a parallel group randomized controlled trial or an animal experiment of two treatment groups where the primary response variable is either a continuous, count or binary response and that the first $n_1$ subjects belong to the control treatment (group 1) and the latter $n_2$ subjects to the new treatment (group 2). Needless to say, the following arguments are applicable when multiple treatment groups are compared. To a $S: T$ repeated measures design, we shall introduce here the following practical and important three types of statistical analysis plans or statistical models that you frequently encounter in many randomized controlled trials:
Model for the treatment effect at each scheduled visit
$\diamond$ Model for the average treatment effect
$\diamond$ Model for the treatment by linear time interaction
All of these models are based on the repeated measures models or generalized linear mixed models (GLMM), which are also called generalized linear mixedeffects models

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Repeated measures design

让 $y_{i j}$ 表示主要响应变量 $i$ 主题在 $j$ 第一次 $t_{i j}$. 在 RCT 或动物实验中采用重复测量设计的常见情况是在基线期 (随机 化之前) 测量一次主要响应变量,并且 $T$ 治疗期间 (随机化后) 的时间,计划在同一时间对所有受试者进行测量 $t_{i j}=t_j$ 在抽样设计中。我们称这种设计为 Basic 1: $T$ 贯穿全书的重复测量设计,其中响应剖面向量 $\boldsymbol{y} i$ 为了 $i$ 主题 表示为
$$
\boldsymbol{y}i=(\underbrace{y i 0}{\text {data after randomization }} \text { baseline data }, \underbrace{t} .
$$
在药物开发早期阶段的探索性试验中,感兴趣的统计分析将是估计每个治疗组的时间依赖性平均分布,并测试是否 存在任何治疗与时间的相互作用。另一方面,在药物开发后期的验证性试验中,我们需要新疗法的简单且具有临床 意义的效果大小。因此,许多 RCT 倾向于尝试将评估期缩小到一个时间点 (例如,最后一个 $T$ th测量) ,导致所 谓的pre-post设计或1:1设计:
$$
\boldsymbol{y} i=(\underbrace{y i 0} \text { baseline data }, y i 1, \ldots, y_{i(T-1)}, \underbrace{y_{i T}} \text { data to be analyzed })^t .
$$
其他一些 RCT 定义了一个汇总统计量,例如平均值 $\bar{y}i$ 评估期间重复测量的次数(例如,平均 $y i(T-1)$ 和 $\left.y{i T}\right)$ , 这也导致了1 : 1设计。在这些简单的 $1: 1$ 设计中,传统的分析方法,例如协方差分析 (ANCOVA),已被用于分析 使用基线测量作为协变量的数据。在 1:1 设计中,当协方差矩阵随时间在组间是均匀的时,ANCOVA 优于混合效 应模型 (Winkens 等,2007;Crager,1987;Chen,2006),尽管在实践中差异很小。然而,当协方差矩阵随 时间在组间是异质的时,不能应用 ANCOVA 。由于 ANCOVA 类型的方法容易受到缺失数据的影响,因此 ITT (意 向治疗) 分析不可避免地需要某种揷补方法,例如 LOCF(最后一次观察结转) (Winkens 等,2007;Crager, 1987;陈,2006)。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Generalized linear mixed models

在本书中,我们将主要考虑平行组随机对照试验或两个治疗组的动物实验,其中主要反应变量是连续、计数或二元反应,而第一个n1受试者属于对照治疗(组 1)和后者n2接受新治疗的受试者(第 2 组)。不用说,当比较多个治疗组时,以下论点是适用的。到一个小号:吨重复测量设计,我们将在此介绍您在许多随机对照试验中经常遇到的以下三种实用且重要的统计分析计划或统计模型:
每次计划就诊时的治疗效果模型
⋄平均治疗效果模型
⋄线性时间交互作用治疗模型
所有这些模型均基于重复测量模型或广义线性混合模型(GLMM),也称为广义线性混合效应模型

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。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|广义线性模型代写generalized linear model代考|STATS3001

如果你也在 怎样代写广义线性模型generalized linear model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。

广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型generalized linear model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。我们的专家在代写广义线性模型generalized linear model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型generalized linear model相关的作业也就用不着说。

我们提供的广义线性模型generalized linear model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 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Newton–Raphson

Armed with the first two derivatives, one can easily implement a NewtonRaphson algorithm to obtain the ML estimates. Without the derivatives written out analytically, one could still implement a Newton-Raphson algorithm by programming numeric derivatives (calculated using difference equations).
After optimization is achieved, one must estimate a suitable variance matrix for $\boldsymbol{\beta}$. An obvious and suitable choice is based on the estimated observed Hessian matrix. This is the most common default choice in software implementations because the observed Hessian matrix is a component of the estimation algorithm. As such, it is already calculated and available. We discuss in section $3.6$ that there are other choices for estimated variance matrices.
Thus, the Newton-Raphson algorithm provides

  1. an algorithm for estimating the coefficients for all single-parameter exponential family GLM members and
  2. estimated standard errors of estimated coefficients: square roots of the diagonal elements of the inverse of the estimated observed negative Hessian matrix.
    Our illustration of the Newton-Raphson algorithm could be extended in several ways. The presentation did not show the estimation of the scale parameter, $\phi$. Other implementations could include the scale parameter in the derivatives and cross derivatives to obtain ML estimates.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Starting values for Newton-Raphson

To implement an algorithm for obtaining estimates of $\boldsymbol{\beta}$, we must have an initial guess for the parameters. There is no global mechanism for good starting values, but there is a reasonable solution for obtaining starting values when there is a constant in the model.
If the model includes a constant, then a common practice is to find the estimates for a constant-only model. For ML, this is a part of the model of interest, and knowing the likelihood for a constant-only model then allows a likelihood-ratio test for the parameters of the model of interest.
Often, the ML estimate for the constant-only model may be found analytically. For example, in chapter 12 we introduce the Poisson model. That model has a log likelihood given by
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^{n}\left{y_{i}\left(x_{i} \boldsymbol{\beta}\right)-\exp \left(x_{i} \boldsymbol{\beta}\right)-\ln \Gamma\left(y_{i}+1\right)\right}
$$
If we assume that there is only a constant term in the model, then the log likelihood may be written
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^{n}\left{y_{i} \beta_{0}-\exp \left(\beta_{0}\right)-\ln \Gamma\left(y_{i}+1\right)\right}
$$
The ML estimate of $\beta_{0}$ is found by setting the derivative
$$
\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_{0}}=\sum_{i=1}^{n}\left{y_{i}-\exp \left(\beta_{0}\right)\right}
$$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Newton–Raphson

有了前两个导数,可以轻松实现 NewtonRaphson 算法来获得 ML 估计。如果没有分析写出导数,人们仍然可以通过编程数值导数(使用差分方程计算)来实现牛顿-拉夫森算法。
优化完成后,必须估计一个合适的方差矩阵b. 一个明显且合适的选择是基于估计的观察到的 Hessian 矩阵。这是软件实现中最常见的默认选择,因为观察到的 Hessian 矩阵是估计算法的一个组成部分。因此,它已经被计算并且可用。我们在部分讨论3.6估计方差矩阵还有其他选择。
因此,Newton-Raphson 算法提供

  1. 一种用于估计所有单参数指数族 GLM 成员的系数的算法和
  2. 估计系数的估计标准误差:估计观察到的负 Hessian 矩阵的逆对角元素的平方根。
    我们对 Newton-Raphson 算法的说明可以通过多种方式进行扩展。演示文稿没有显示尺度参数的估计,φ. 其他实现可以在导数和交叉导数中包括尺度参数以获得 ML 估计。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Starting values for Newton-Raphson

实现一个算法来获得估计 $\beta$ ,我们必须对参数有一个初步的猜测。良好的起始值没有全局机制,但是当模型中有一 个常数时,有一个合理的解决方案来获取起始值。
如果模型包含一个常数,那么通常的做法是找到仅常数模型的估计值。对于 $M L$ ,这是感兴趣模型的一部分,并且 知道仅常数模型的似然性然后允许对感兴趣模型的参数进行似然比测试。
通常,可以通过分析找到仅常数模型的 $M L$ 估计。例如,在第 12 章中我们介绍了泊松模型。该模型的对数似然由 下式给出
如果我们假设模型中只有一个常数项,那么对数似然可以写成
的 $\mathrm{ML}$ 估计 $\beta_{0}$ 通过设置导数找到

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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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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有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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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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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Example: Using an offset in a GLM

In subsequent chapters (especially chapter $3$ ), we illustrate the two main components of the specification of a GLM. The first component of a GLM specification is a function of the linear predictor, which substitutes for the location (mean) parameter of the exponential family. This function is called the link function because it links the expected value of the outcome to the linear predictor comprising the regression coefficients; we specify this function with the link ( ) option. The second component of a GLM specification is the variance as a scaled function of the mean. In Stata, this function is specified using the name of a particular member distribution of the exponential family; we specify this function with the family ( ) option. The example below highlights a log-link Poisson GLM.
For this example, it is important to note the treatment of the offset in the linear predictor. The particular choices for the link and variance functions are not relevant to the utility of the offset.

Below, we illustrate the use of an offset with Stata’s glm command. From an analysis presented in chapter 12 , consider the output of the following model.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|GLM estimation algorithms

This chapter covers the theory behind GLMs. We present the material in a general fashion, showing all the results in terms of the exponential family of distributions. We illustrate two computational approaches for obtaining the parameter estimates of interest and discuss the assumptions that each method inherits. Parts II through VI of this text will then illustrate the application of this general theory to specific members of the exponential family.
The goal of our presentation is a thorough understanding of the underpinnings of the GLM method. We also wish to highlight the assumptions and limitations that algorithms inherit from their associated framework.
Traditionally, GLMS are fit by applying Fisher scoring within the NewtonRaphson method applied to the entire single-parameter exponential family of distributions. After making simplifications (which we will detail), the estimation algorithm is then referred to as iteratively reweighted least squares (IRLS). Before the publication of this algorithm, models based on a member distribution of the exponential family were fit using distribution-specific Newton-Raphson algorithms.
GLM theory showed how these models could be unified and fit using one IRLS algorithm that does not require starting values for the coefficients $\widehat{\beta}$; rather, it substitutes easy-to-compute fitted values $\widehat{y}_{i}$. This is the beauty and attraction of GLM. Estimation and theoretical presentation are simplified by addressing the entire family of distributions. Results are valid regardless of the inclusion of Fisher scoring in the Newton-Raphson computations.

In what follows, we highlight the Newton-Raphson method for finding the zeros (roots) of a real-valued function. In the simplest case, we view this problem as changing the point of view from maximizing the log likelihood to that of determining the root of the derivative of the log likelihood. Because the values of interest are obtained by setting the derivative of the log likelihood to zero and solving, that equation is referred to as the estimating equation.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Example: Using an offset in a GLM

在随后的章节(尤其是第3章)中,我们说明了 GLM 规范的两个主要组成部分。GLM 规范的第一个组成部分是线性预测器的函数,它替代了指数族的位置(均值)参数。该函数称为链接函数,因为它将结果的期望值与包含回归系数的线性预测变量联系起来;我们使用链接 ( ) 选项指定此函数。GLM 规范的第二个组成部分是作为均值缩放函数的方差。在 Stata 中,这个函数是使用指数族的特定成员分布的名称来指定的;我们使用 family ( ) 选项指定此函数。下面的示例突出显示了一个日志链接 Poisson GLM。
对于这个例子,重要的是要注意线性预测器中偏移的处理。链接和方差函数的特定选择与偏移量的效用无关。

下面,我们通过 Stata 的 glm 命令说明偏移量的使用。根据第 12 章的分析,考虑以下模型的输出。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|GLM estimation algorithms

本章介绍 GLM 背后的理论。我们以一般方式呈现材料,以指数分布族的形式显示所有结果。我们说明了两种用于获得感兴趣的参数估计的计算方法,并讨论了每种方法继承的假设。然后本文的第二部分到第六部分将说明这个一般理论在指数族的特定成员中的应用。
我们演讲的目的是彻底理解 GLM 方法的基础。我们还希望强调算法从相关框架继承的假设和限制。
传统上,通过在应用于整个单参数指数分布族的 NewtonRaphson 方法中应用 Fisher 评分来拟合 GLMS。在进行简化(我们将详细介绍)之后,估计算法被称为迭代重加权最小二乘法(IRLS)。在该算法发布之前,基于指数族成员分布的模型使用特定分布的 Newton-Raphson 算法进行拟合。
GLM 理论展示了如何使用一种不需要系数起始值的 IRLS 算法来统一和拟合这些模型b^; 相反,它替代了易于计算的拟合值是^一世. 这就是 GLM 的美丽和吸引力。通过解决整个分布族来简化估计和理论表示。无论在 Newton-Raphson 计算中是否包含 Fisher 评分,结果都是有效的。

在下文中,我们将重点介绍用于寻找实值函数的零点(根)的 Newton-Raphson 方法。在最简单的情况下,我们将这个问题视为将观点从最大化对数似然性转变为确定对数似然性导数的根的观点。因为感兴趣的值是通过将对数似然的导数设置为零并求解而获得的,所以该方程称为估计方程。

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有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。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|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

如果你也在 怎样代写广义线性模型generalized linear model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。

广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型generalized linear model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。我们的专家在代写广义线性模型generalized linear model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型generalized linear model相关的作业也就用不着说。

我们提供的广义线性模型generalized linear model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 高等概率论
  • 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|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Origins and motivation

We wrote this text for researchers who want to understand the scope and application of generalized linear models while being introduced to the underlying theory. For brevity’s sake, we use the acronym GLM to refer to the generalized linear model, but we acknowledge that GLM has been used elsewhere as an acronym for the general linear model. The latter usage, of course, refers to the area of statistical modeling based solely on the normal or Gaussian probability distribution.
We take GLm to be the generalization of the general, because that is precisely what GLMs are. They are the result of extending ordinary least-squares (OLS) regression, or the normal model, to a model that is appropriate for a variety of response distributions, specifically to those distributions that compose the single parameter exponential family of distributions. We examine exactly how this extension is accomplished. We also aim to provide the reader with a firm understanding of how GLMs are evaluated and when their use is appropriate. We even advance a bit beyond the traditional GLM and give the reader a look at how GLMs can be extended to model certain types of data that do not fit exactly within the GLM framework.

Nearly every text that addresses a statistical topic uses one or more statistical computing packages to calculate and display results. We use Stata exclusively, though we do refer occasionally to other software packages – especially when it is important to highlight differences.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Exponential family

GLMs are traditionally formulated within the framework of the exponential family of distributions. In the associated representation, we can derive a general model that may be fit using the scoring process (IRLS) detailed in section $3.3$. Many people confuse the estimation method with the class of GLMS. This is a mistake because there are many estimation methods. Some software implementations allow specification of more diverse models than others. We will point this out throughout the text.
The exponentid family is usually (there are other algebraically equivalent forms in the literature) written as
$$
f_{y}(y ; \theta, \phi)=\exp \left{\frac{y \theta-b(\theta)}{a(\phi)}+c(y, \phi)\right}
$$
where $\theta$ is the canonical (natural) parameter of location and $\phi$ is the parameter of scale. The location parameter (also known as the canonical link function) relates to the means, and the scalar parameter relates to the variances for members of the exponential family of distributions including Gaussian, gamma, inverse Gaussian, and others. Using the notation of the exponential family provides a means to specify models for continuous, discrete, proportional, count, and binary outcomes.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Origins and motivation

我们为希望了解广义线性模型的范围和应用同时被引入基础理论的研究人员编写了这本书。为简洁起见,我们使用首字母缩写词 GLM 来指代广义线性模型,但我们承认 GLM 已在其他地方用作一般线性模型的首字母缩写词。当然,后一种用法是指仅基于正态或高斯概率分布的统计建模领域。
我们将 GLm 视为一般的概括,因为这正是 GLM 的含义。它们是将普通最小二乘 (OLS) 回归或正态模型扩展到适用于各种响应分布的模型的结果,特别是那些组成单参数指数分布族的分布。我们确切地检查了这个扩展是如何完成的。我们还旨在让读者深入了解 GLM 的评估方式以及何时适合使用。我们甚至超越了传统的 GLM,让读者了解如何扩展 GLM 以对不完全符合 GLM 框架的某些类型的数据进行建模。

几乎所有涉及统计主题的文本都使用一个或多个统计计算包来计算和显示结果。我们只使用 Stata,尽管我们偶尔会参考其他软件包——尤其是在突出差异很重要的时候。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Exponential family

GLM 传统上是在指数分布族的框架内制定的。在相关表示中,我们可以使用第3.3节中详述的评分过程(IRLS)推导出一个通用模型.位置参数(也称为规范链接函数)与均值有关,标量参数与指数分布族成员的方差有关,包括高斯、伽马、逆高斯等。使用指数族的符号提供了一种指定连续、离散、比例、计数和二元结果模型的方法。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考 请认准statistics-lab™

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

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。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|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT3022

如果你也在 怎样代写广义线性模型generalized linear model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。

广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型generalized linear model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。我们的专家在代写广义线性模型generalized linear model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型generalized linear model相关的作业也就用不着说。

我们提供的广义线性模型generalized linear model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 高等概率论
  • 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|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT3022

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Correspondence Analysis

The analysis of the hair-eye color data in the previous section revealed how hair and eye color are dependent. But this does not tell us how they are dependent. To study this, we can use a kind of residual analysis for contingency tables called correspondence analysis.

Compute the Pearson residuals $r_{P}$ and write them in the matrix form $R_{i j}$, where $i=1, \ldots, r$ and $j=1, \ldots, c$, according to the structure of the data. Perform the singular value decomposition:
$$
R_{r \times c}=U_{r \times w} D_{w \times w} V_{w \times c}^{T}
$$
where $r$ is the number of rows, $c$ is the number of columns and $w=\min (r, c) . U$ and $V$ are called the right and left singular vectors, respectively. $D$ is a diagonal matrix with sorted elements $d_{i}$, called singular values. Another way of writing this is:
$$
R_{i j}=\sum_{k=1}^{w} U_{i k} d_{k} V_{j k}
$$
As with eigendecompositions, it is not uncommon for the first few singular values to be much larger than the rest. Suppose that the first two dominate so that:
$$
R_{i j} \approx U_{i 1} d_{1} V_{j 1}+U_{i 2} d_{2} V_{j 2}
$$

We usually absorb the $d$ s into $U$ and $V$ for plotting purposes so that we can assess the relative contribution of the components. Thus:
$$
\begin{aligned}
R_{i j} & \approx\left(U_{i 1} \sqrt{d_{1}}\right) \times\left(V_{j 1} \sqrt{d_{1}}\right)+\left(U_{i 2} \sqrt{d_{2}}\right) \times\left(V_{j 2} \sqrt{d_{2}}\right) \
& \equiv U_{i 1} V_{j 1}+U_{i 2} V_{j 2}
\end{aligned}
$$
where in the latter expression we have redefined the $U \mathrm{~s}$ and $V \mathrm{~s}$ to include the $\sqrt{d}$.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Matched Pairs

\begin{aligned}
&\text { In the typical two-way contingency tables, we display accumulated information } \
&\text { about two categorical measures on the same object. In matched pairs, we observe } \
&\text { one measure on two matched objects. } \
&\text { In Stuart (1955), data on the vision of a sample of women is presented. The left } \
&\text { and right eye performance is graded into four categories: } \
&\text { data (eyegrade) } \
&\text { (ct c- xtabs }(y \sim \text { right+left, eyegrade)) } \
&\text { right best second third worst } \
&\text { best } 1520 \quad 266 \quad 124 \quad 66 \
&\text { second } 234 \text { left } 1512 \quad 432 \quad 78 \
&\text { third } 117 \quad 362 \quad 1772 \quad 205 \
&\text { worst } 36 \quad 82 \quad 179 \quad 492
\end{aligned}

If we check for independence:
summary (et)
Call: xtabs (formula – y right + left, data – eyegrade)
Number of cases in table: 7477
Number of factors: 2
Test for independence of all factors:
Chisq – 8097, df – 9, p-value $=0$
We are not surprised to find strong evidence of dependence. Most people’s eyes are similar. A more interesting hypothesis for such matched pair data is symmetry. Is $p_{i j}=p_{j i}$ ? We can fit such a model by defining a factor where the levels represent the symmetric pairs for the off-diagonal elements. There is only one observation for each level down the diagonal:
(symfac <- factor (apply (eyegrade $[, 2: 3], 1$, function (x) paste (sort $(x)$,
$\rightarrow$ collapse=” ” “))))
[1] best-best best-second best-third best-worst
[5] best-second second-second second-third second-worst
[9] best-third second-third third-third third-worst
10 Levels: best-best best-second best-third … worst-worst
We now fit this model:
mods <- glm(y symfac, eyegrade, familympoisson)
c (deviance (mods), df . residual (mods))
[1] $19.2496 .000$
pchisq (deviance (mods), df . residual (mods), lower=F)
[1] $0.0037629$
Here, we see evidence of a lack of symmetry. It is worth checking the residuals:
round (xtabs (residuals (mods) right+left, eyegrade), 3)
round (xtabs (residuals (mods) righ left
We see that the residuals above the diagonal are mostly positive, while they are mostly negative below the diagonal. So there are generally more poor left, good right eye combinations than the reverse. Furthermore, we can compute the marginals:
margin table $(c t, 1)$
right
$\begin{array}{lrr}\text { best second third } & \text { worst } \ 1976 & 2256 & 2456\end{array}$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Ordinal Variables

Some variables have a natural order. We can use the methods for nominal variables described earlier in this chapter, but more information can be extracted by taking advantage of the structure of the data. Sometimes we might identify a particular ordinal variable as the response. In such cases, the methods of Section $7.4$ can be used. However, sometimes we are interested in modeling the association between ordinal variables. Here the use of scores can be helpful.

Consider a two-way table where both variables are ordinal. We may assign scores $u_{i}$ and $v_{j}$ to the rows and columns such that $u_{1} \leq u_{2} \leq \cdots \leq u_{I}$ and $v_{1} \leq v_{2} \leq \cdots \leq v_{J}$. The assignment of scores requires some judgment. If you have no particular prefer-

ence, even spacing allows for the simplest interpretation. If you have an interval scale, for example, $0-10$ years old, 10-20 years old, $20-40$ years old and so on, midpoints are often used. It is a good idea to check that the inference is robust to the assignment of scores by trying some reasonable alternative choices. If your qualitative conclusions are changed, this is an indication that you cannot make any strong finding.
Now fit the linear-by-linear association model:
$$
\log E Y_{i j}=\log \mu_{i j}=\log n p_{i j}=\log n+\alpha_{i}+\beta_{j}+\gamma u_{i} v_{j}
$$
So $\gamma=0$ means independence while $\gamma$ represents the amount of association and can be positive or negative. $\gamma$ is rather like an (unscaled) correlation coefficient. Consider underlying (latent) continuous variables which are discretized by the cutpoints $u_{i}$ and $v_{j}$. We can then identify $\gamma$ with the correlation coefficient of the latent variables.
Consider an example drawn from a subset of the 1996 American National Election Study (Rosenstone et al. (1997)). Using just the data on party affiliation and level of education, we can construct a two-way table:
data (nes96)
xtabs ( PID + educ, nes96)
\begin{tabular}{lrrrrrrrr}
\multicolumn{8}{c}{ educ } \
PID & MS & HSdrop HS Coll cCdeg & BAdeg MAdeg \
strDem & 5 & 19 & 59 & 38 & 17 & 40 & 22 \
weakDem & 4 & 10 & 49 & 36 & 17 & 41 & 23 \
indDem & 1 & 4 & 28 & 15 & 13 & 27 & 20 \
indind & 0 & 3 & 12 & 9 & 3 & 6 & 4 \
indRep & 2 & 7 & 23 & 16 & 8 & 22 & 16 \
weakRep & 0 & 5 & 35 & 40 & 15 & 38 & 17 \
strRep & 1 & 4 & 42 & 33 & 17 & 53 & 25
\end{tabular}
Both variables are ordinal in this example. We need to convert this to a dataframe with one count per line to enable model fitting.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT3022

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Correspondence Analysis

上一节中对头发-眼睛颜色数据的分析揭示了头发和眼睛颜色是如何相互依赖的。但这并没有告诉我们他们是如何依赖的。为了研究这一点,我们可以对列联表使用一种称为对应分析的残差分析。

计算皮尔逊残差r磷并将它们写成矩阵形式R一世j, 在哪里一世=1,…,r和j=1,…,C,根据数据结构。执行奇异值分解:

Rr×C=在r×在D在×在在在×C吨
在哪里r是行数,C是列数和在=分钟(r,C).在和在分别称为右奇异向量和左奇异向量。D是具有排序元素的对角矩阵d一世,称为奇异值。另一种写法是:

R一世j=∑ķ=1在在一世ķdķ在jķ
与特征分解一样,前几个奇异值远大于其余奇异值的情况并不少见。假设前两个占主导地位,因此:

R一世j≈在一世1d1在j1+在一世2d2在j2

我们通常吸收d进入在和在用于绘图目的,以便我们可以评估组件的相对贡献。因此:

R一世j≈(在一世1d1)×(在j1d1)+(在一世2d2)×(在j2d2) ≡在一世1在j1+在一世2在j2
在后一个表达式中,我们重新定义了在 s和在 s包括d.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Matched Pairs

 在典型的双向列联表中,我们显示累积信息   关于同一对象的两个分类度量。在配对中,我们观察到   对两个匹配的对象进行一次测量。   在 Stuart (1955) 中,提供了关于女性样本视力的数据。左边   右眼表现分为四类:   数据(眼级)   (ct c-xtabs (是∼ 右+左,眼级))   对 最好 第二 第三 最差   最好的 152026612466  第二 234 剩下 151243278  第三 1173621772205  最坏的 3682179492

如果我们检查独立性:
summary (et)
Call: xtabs (formula – y right + left, data – eyegrade)
表中的案例数:7477
因素数:2
测试所有因素的独立性:
Chisq – 8097, df – 9、p值=0
我们对发现依赖的有力证据并不感到惊讶。大多数人的眼睛都是相似的。这种配对数据的一个更有趣的假设是对称性。是p一世j=pj一世? 我们可以通过定义一个因子来拟合这样的模型,其中水平表示非对角元素的对称对。对角线下的每一层只有一个观察值:
(symfac <- factor (apply (eyegrade[,2:3],1, 函数 (x) 粘贴(排序(X),
→collapse=” ” “)))))
[1] 最佳-最佳-最佳-第二-最佳-第三–最差
[5] 最佳-第二-第二-第二-第三-第二-最差
[9] 最佳-第三-第二-第三-第三-第三第三最差
10 个级别:最好最好最好第二最好第三…最差
我们现在拟合这个模型:
mods <- glm(y symfac, eyegrade, familympoisson)
c (deviance (mods), df .residual (mods ))
[1]19.2496.000
pchisq (deviance (mods), df .residual (mods), lower=F)
[1]0.0037629
在这里,我们看到了缺乏对称性的证据。值得检查残差:
round (xtabs(residuals (mods) right+left, eyegrade), 3)
round (xtabs(residuals (mods) right left
我们看到对角线以上的残差大多为正,而大部分为正对角线下方的负数。因此,通常左眼和右眼的组合比相反的差。此外,我们可以计算边际:
margin table(C吨,1)
正确的
 最好的第二第三  最坏的  197622562456

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Ordinal Variables

一些变量具有自然顺序。我们可以使用本章前面描述的名义变量的方法,但是可以通过利用数据的结构来提取更多信息。有时我们可能会确定一个特定的序数变量作为响应。在这种情况下,本节的方法7.4可以使用。然而,有时我们有兴趣对序数变量之间的关联进行建模。在这里,使用分数可能会有所帮助。

考虑一个双向表,其中两个变量都是有序的。我们可以分配分数在一世和在j到行和列,使得在1≤在2≤⋯≤在我和在1≤在2≤⋯≤在Ĵ. 分数的分配需要一些判断。如果你没有特别的偏好——

因此,即使间距允许最简单的解释。例如,如果您有一个区间尺度,0−10岁,10-20岁,20−40岁等,经常使用中点。通过尝试一些合理的替代选择来检查推理对分数分配是否稳健是一个好主意。如果您的定性结论发生变化,这表明您无法做出任何强有力的发现。
现在拟合线性关联模型:

日志⁡和是一世j=日志⁡μ一世j=日志⁡np一世j=日志⁡n+一个一世+bj+C在一世在j
所以C=0意味着独立,而C表示关联的量,可以是正数或负数。C更像是一个(未缩放的)相关系数。考虑由切点离散化的潜在(潜在)连续变量在一世和在j. 然后我们可以识别C与潜在变量的相关系数。
考虑一个取自 1996 年美国全国选举研究(Rosenstone 等人(1997))子集的例子。仅使用党派和教育程度的数据,我们可以构建一个双向表:
data (nes96)
xtabs ( PID + educ, nes96)

\begin{tabular}{lrrrrrrrr} \multicolumn{8}{c}{ educ} \ PID & MS & HSdrop HS Coll cCdeg & BAdeg MAdeg \ strDem & 5 & 19 & 59 & 38 & 17 & 40 & 22 \weakDem & 4 & 10 & 49 & 36 & 17 & 41 & 23 \ indDem & 1 & 4 & 28 & 15 & 13 & 27 & 20 \ indind & 0 & 3 & 12 & 9 & 3 & 6 & 4 \ indRep & 2 & 7 & 23 & 16 & 8 & 22 & 16 \weakRep & 0 & 5 & 35 & 40 & 15 & 38 & 17 \ strRep & 1 & 4 & 42 & 33 & 17 & 53 & 25 \end{tabular}\begin{tabular}{lrrrrrrrr} \multicolumn{8}{c}{ educ} \ PID & MS & HSdrop HS Coll cCdeg & BAdeg MAdeg \ strDem & 5 & 19 & 59 & 38 & 17 & 40 & 22 \weakDem & 4 & 10 & 49 & 36 & 17 & 41 & 23 \ indDem & 1 & 4 & 28 & 15 & 13 & 27 & 20 \ indind & 0 & 3 & 12 & 9 & 3 & 6 & 4 \ indRep & 2 & 7 & 23 & 16 & 8 & 22 & 16 \weakRep & 0 & 5 & 35 & 40 & 15 & 38 & 17 \ strRep & 1 & 4 & 42 & 33 & 17 & 53 & 25 \end{tabular}
在此示例中,这两个变量都是有序的。我们需要将其转换为每行一个计数的数据帧以启用模型拟合。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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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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广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

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我们提供的广义线性模型generalized linear model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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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Negative Binomial

Given a series of independent trials, each with probability of success $p$, let $Z$ be the number of trials until the $k^{h t h}$ success. Then:
$$
P(Z=z)=\left(\begin{array}{l}
z-1 \
k-1
\end{array}\right) p^{k}(1-p)^{z-k} \quad z=k, k+1, \ldots
$$
The negative binomial can arise naturally in several ways. Imagine a system that can withstand $k$ hits before failing. The probability of a hit in a given time period is $p$ and we count the number of time periods until failure. The negative binomial also arises from a generalization of the Poisson where the parameter $\lambda$ is gamma distributed. The negative binomial also comes up as a limiting distribution for urn schemes that can be used to model contagion.

We get a more convenient parameterization if we let $Y=Z-k$ and $p=(1+\alpha)^{-1}$ so that:
$$
P(Y=y)=\left(\begin{array}{c}
y+k-1 \
k-1
\end{array}\right) \frac{\alpha^{y}}{(1+\alpha)^{y+k}}, \quad y=0,1,2, \ldots
$$
then $E Y=\mu=k \alpha$ and var $Y=k \alpha+k \alpha^{2}=\mu+\mu^{2} / k$
The log-likelihood is then:
$$
\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i} \log \frac{\alpha}{1+\alpha}-k \log (1+\alpha)+\sum_{j=0}^{y_{i}-1} \log (j+k)-\log \left(y_{i} !\right)\right)
$$
The most convenient way to link the mean response $\mu$ to a linear combination of the predictors $X$ is:
$$
\eta=x^{T} \beta=\log \frac{\alpha}{1+\alpha}=\log \frac{\mu}{\mu+k}
$$
We can regard $k$ as fixed and determined by the application or as anditional parameter to be estimated. More on regression models for negative binomial responses may be found in Cameron and Trivedi (1998) and Lawless (1987).

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Zero Inflated Count Models

Sometimes we see count response data where the number of zeroes appearing is significantly greater than the Poisson or negative binomial models would predict. Consider the number of arrests for criminal offenses incurred by individuals. A large number of people have never been arrested by the police while a smaller number have been detained on multiple occasions. Modifying the Poisson by adding a dispersion parameter does not adequately model this divergence from the standard count distributions.

We consider a sample of 915 biochemistry graduate students as analyzed by Long $(1990)$. The response is the number of articles produced during the last three years of the PhD. We are interested in how this is related to the gender, marital status, number of children, prestige of the department and productivity of the advisor of the student. The dataset may be found in the pscl package of Zeileis et al. (2008) which also provides the new model fitting functions needed in this section. We start by fitting a Poisson regression model:
$n=915 p-6$
Deviance $=1634.371$ Null Deviance $=1817.405$ (Difference $=183.034$ )
We can see that deviance is significantly larger than the degrees of freedom. Some experimentation reveals that this cannot be solved by using a richer linear predictor or by eliminating some outliers. We might consider a dispersed Poisson model or negative binomial but some thought suggests that there are good reasons why a student might produce no articles at all. We count and predict how many students produce between zero and seven articles. Very few students produce more than seven articles so we ignore these. The predprob function produces the predicted probabilities for each case. By summing these, we get the expected number for each article count.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Two-by-Two Tables

The data shown in Table $6.1$ were collected as part of a quality improvement study at a semiconductor factory. A sample of wafers was drawn and cross-classified according to whether a particle was found on the die that produced the wafer and whether the wafer was good or bad. More details on the study may be found in Hall (1994). The data might have arisen under several possible sampling schemes:

  1. We observed the manufacturing process for a certain period of time and observed 450 wafers. The data were then cross-classified. We could use a Poisson model.
  2. We decided to sample 450 wafers. The data were then cross-classified. We could use a multinomial model.
  3. We selected 400 wafers without particles and 50 wafers with particles and then recorded the good or bad outcome. We could use a binomial model.
  4. We selected 400 wafers without particles and 50 wafers with particles that also included, by design, 334 good wafers and 116 bad ones. We could use a hypergeometric model.

The first three sampling schemes are all plausible. The fourth scheme seems less likely in this example, but we include it for completeness. Such a scheme is more attractive when one level of each variable is relatively rare and we choose to oversample both levels to ensure some representation.

The main question of interest concerning these data is whether the presence of particles on the wafer affects the quality outcome. We shall see that all four sampling schemes lead to exactly the same conclusion. First, let’s set up the data in a convenient form for analysis:
$y<-\mathrm{c}(320,14,80,36)$ particle <- gl $(2,1,4$, labelsmc (“no”, “yes”) quality $<-\mathrm{g}(2,2$, labelsmc (“good”, “bad”)) (wafer <- data. frame (y, particle, quality)) y particle quality $\begin{array}{llll}1 & 320 & \text { no } & \text { good } \ 2 & 14 & \text { yes } & \text { good } \ 3 & 80 & \text { no } & \text { bad } \ 4 & 36 & \text { yes } & \text { bad }\end{array}$.

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广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Negative Binomial

给定一系列独立试验,每个试验都有成功的概率p, 让从是试验次数,直到ķH吨H成功。然后:

磷(从=和)=(和−1 ķ−1)pķ(1−p)和−ķ和=ķ,ķ+1,…
负二项式可以通过多种方式自然产生。想象一个可以承受的系统ķ在失败之前命中。给定时间段内命中的概率为p我们计算直到失败的时间段数。负二项式也源于泊松的推广,其中参数λ是伽马分布的。负二项式也作为可用于模拟传染的瓮方案的限制分布。

如果我们让我们得到一个更方便的参数化是=从−ķ和p=(1+一个)−1以便:

磷(是=是)=(是+ķ−1 ķ−1)一个是(1+一个)是+ķ,是=0,1,2,…
然后和是=μ=ķ一个和 var是=ķ一个+ķ一个2=μ+μ2/ķ
那么对数似然是:

∑一世=1n(是一世日志⁡一个1+一个−ķ日志⁡(1+一个)+∑j=0是一世−1日志⁡(j+ķ)−日志⁡(是一世!))
链接平均响应的最方便方法μ预测变量的线性组合X是:

这=X吨b=日志⁡一个1+一个=日志⁡μμ+ķ
我们可以认为ķ由应用程序固定和确定或作为要估计的附加参数。有关负二项式响应的回归模型的更多信息,请参见 Cameron 和 Trivedi (1998) 和 Lawless (1987)。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Zero Inflated Count Models

有时我们会看到计数响应数据,其中出现的零数量明显大于泊松或负二项式模型预测的数量。考虑个人因刑事犯罪而被捕的人数。许多人从未被警方逮捕,少数人多次被拘留。通过添加分散参数来修改泊松并不能充分模拟这种与标准计数分布的差异。

我们考虑由 Long 分析的 915 名生物化学研究生样本(1990). 答案是博士最后三年发表的文章数量。我们感兴趣的是这与性别、婚姻状况、孩子数量、部门声望和学生顾问的生产力有何关系。该数据集可以在 Zeileis 等人的 pscl 包中找到。(2008),它还提供了本节所需的新模型拟合函数。我们首先拟合泊松回归模型:
n=915p−6
偏差=1634.371零偏差=1817.405(区别=183.034)
我们可以看到偏差明显大于自由度。一些实验表明,这不能通过使用更丰富的线性预测器或消除一些异常值来解决。我们可能会考虑分散泊松模型或负二项式,但一些想法表明,学生可能根本不写文章是有充分理由的。我们计算并预测有多少学生发表了零到七篇文章。很少有学生发表超过七篇文章,所以我们忽略了这些。predprob 函数为每个案例生成预测概率。通过将这些相加,我们得到每个文章计数的预期数量。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Two-by-Two Tables

数据见表6.1作为半导体工厂质量改进研究的一部分收集。根据是否在生产晶圆的芯片上发现颗粒以及晶圆的好坏,抽取晶圆样本并进行交叉分类。有关该研究的更多详细信息,请参见 Hall (1994)。数据可能是在几种可能的抽样方案下产生的:

  1. 我们观察了一段时间的制造过程,观察了450个晶圆。然后对数据进行交叉分类。我们可以使用泊松模型。
  2. 我们决定对 450 个晶圆进行采样。然后对数据进行交叉分类。我们可以使用多项式模型。
  3. 我们选择了 400 个没有颗粒的晶圆和 50 个有颗粒的晶圆,然后记录了结果的好坏。我们可以使用二项式模型。
  4. 我们选择了 400 个没有颗粒的晶圆和 50 个有颗粒的晶圆,按照设计,还包括 334 个好晶圆和 116 个坏晶圆。我们可以使用超几何模型。

前三个抽样方案都是合理的。在此示例中,第四种方案似乎不太可能,但为了完整起见,我们将其包括在内。当每个变量的一个级别相对罕见并且我们选择对两个级别进行过采样以确保具有某种代表性时,这种方案更具吸引力。

与这些数据有关的主要问题是晶片上颗粒的存在是否会影响质量结果。我们将看到所有四种抽样方案都得出完全相同的结论。首先,让我们以方便分析的形式设置数据:
是<−C(320,14,80,36)粒子<-gl(2,1,4,labelsmc(“否”,“是”)质量<−G(2,2, labelsmc (“good”, “bad”)) (wafer <- data.frame (y,particle, quality)) y 粒子质量1320 不  好的  214 是的  好的  380 不  坏的  436 是的  坏的 .

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有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Poisson Regression

If $Y$ is Poisson with mean $\mu>0$, then:
$$
P(Y=y)=\frac{e^{-\mu} \mu^{y}}{y !}, \quad y=0,1,2, \ldots
$$
Three examples of the Poisson density are depicted in Figure 5.1. In the left panel, we see a distribution that gives highest probability to $y=0$ and falls rapidly as $y$ increases. In the center panel, we see a skew distribution with longer tail on the right. Even for a not so large $\mu=5$, we see the distribution become more normally shaped. This becomes more pronounced as $\mu$ increases.
barplot (dpois $(0: 5,0.5)$, xlab=” $y$ “, ylab=”Probability”, names=0:5, main=”
$\hookrightarrow$ mean $\left.=0.5^{\prime \prime}\right)$
barplot (dpois $(0: 10,2), x 1 a b=” y ” y$ labm”Probability”, names= $0: 10$, main $=$ “
$\rightarrow$ mean $\left.=2^{\prime \prime}\right)$
barplot (dpois $(0: 15,5)$, xlab=” ” $”, y l a b=”$ Probability”, names $0: 15$, main ” “
$\rightarrow$ mean $\left.=5^{\prime \prime}\right)$
The expectation and variance of a Poisson are the same: $E Y=\operatorname{var} Y=\mu$. The Poisson distribution arises naturally in several ways:

  1. If the count is some number out of some possible total, then the response would be more appropriately modeled as a binomial. However, for small success probabilities and large totals, the Poisson is a good approximation and can be used. For example, in modeling the incidence of rare forms of cancer, the number of people affected is a small proportion of the population in a given geographical area. Specifically, if $\mu=n p$ while $n \rightarrow \infty$, then $B(n, p)$ is well approximated by Pois $(\mu)$. Also, for small $p$, note that $\operatorname{logit}(p) \approx \log p$, so that the use of the Poisson with a log link is comparable to the binomial with a logit link. Where $n$ varies between cases, a rate model can be used as described in Section 5.3.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Dispersed Poisson Model

We can modify the standard Poisson model to allow for more variation in the response. But before we do that, we must check whether the large size of deviance might be related to some other cause.

In the Galápagos example, we check the residuals to see if the large deviance can be explained by an outlier:
halfnorm (residuals (modp))
The half-normal plot of the (absolute value of the) residuals shown in Figure $5.3$ shows no outliers. It could be that the structural form of the model needs some improvement, but some experimentation with different forms for the predictors will reveal that there is little scope for improvement. Furthermore, the proportion of deviance explained by this model, $1-717 / 3510=0.796$, is about the same as in the linear model above.

For a Poisson distribution, the mean is equal to the variance. Let’s investigate this relationship for this model. It is difficult to estimate the variance for a given value of the mean, but $(y-\hat{\mu})^{2}$ does serve as a crude approximation. We plot this estimated variance against the mean, as seen in the second panel of Figure 5.3:
plot ( $\log ($ fitted (modp) ), $\log (($ gala\$Species-fitted (modp) ) 2$), \quad x l a b=$
$\hookrightarrow$ expression (hat (mu)), ylab=expression $\left.\left((y-h a t(m u))^{\wedge} 2\right)\right)$
abline $(0,1)$
We see that the variance is proportional to, but larger than, the mean. When the variance assumption of the Poisson regression model is broken but the link function and choice of predictors are correct, the estimates of $\beta$ are consistent, but the standard er-

rors will be wrong. We cannot determine which predictors are statistically significant in the above model using the output we have.

The Poisson distribution has only one parameter and so is not very flexible for empirical fitting purposes. We can generalize by allowing ourselves a dispersion parameter. Over- or underdispersion can occur in various ways in Poisson models. For example, suppose the Poisson response $Y$ has rate $\lambda$ which is itself a random variable. The tendency to fail for a machine may vary from unit to unit even though they are the same model. We can model this by letting $\lambda$ be gamma distributed with $E \lambda=\mu$ and var $\lambda=\mu / \phi$. Now $Y$ is negative binomial with mean $E Y=\mu$. The mean is the same as the Poisson, but the variance var $Y=\mu(1+\phi) / \phi$ which is not equal to $\mu$. In this case, overdispersion would occur and could be modeled using a negative binomial model as demonstrated in Section 5.4.

If we know the specific mechanism, as in the above example, we could model the response as a negative binomial or other more flexible distribution. If the mechanism is not known, we can introduce a dispersion parameter $\phi$ such that var $Y=\phi E Y=\phi \mu$. $\phi=1$ is the regular Poisson regression case, while $\phi>1$ is overdispersion and $\phi<1$ is underdispersion.
The dispersion parameter may be estimated using:
$$
\hat{\phi}=\frac{X^{2}}{n-p}=\frac{\sum_{i}\left(y_{i}-\hat{\mu}{i}\right)^{2} / \hat{\mu}{i}}{n-p}
$$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Rate Models

The number of events observed may depend on a size variable that determines the number of opportunities for the events to occur. For example, if we record the number of burglaries reported in different cities, the observed number will depend on the number of households in these cities. In other cases, the size variable may be time. For example, if we record the number of customers served by a sales worker, we must take account of the differing amounts of time worked.

Sometimes, it is possible to analyze such data using a binomial response model. For the burglary example above, we might model the number of burglaries out of the number of households. However, if the proportion is small, the Poisson approxima-

tion to the binomial is effective. Furthermore, in some examples, the total number of potential cases may not be known exactly. The modeling of rare diseases illustrates this issue as we may know the number of cases but not have precise population data. Sometimes, the binomial model simply cannot be used. In the burglary example, some households may be robbed more than once. In the customer service example, the size variable is not a count. An alternative approach is to model the ratio. However, there are often difficulties with normality and unequal variance when taking this approach, particularly if the counts are small.

In Purott and Reeder (1976), some data is presented from an experiment conducted to determine the effect of gamma radiation on the numbers of chromosomal abnormalities (ca) observed. The number (cells), in hundreds of cells exposed in each run, differs. The dose amount (doseamt) and the rate (doserate) at which the dose is applied are the predictors of interest. We may format the data for observation like this:
data (dicentric, package=”faraway”)
round (xtabs (ca/cells doseamt+doserate, dicentric),2)

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST30025

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Poisson Regression

如果是是泊松的均值μ>0, 然后:

磷(是=是)=和−μμ是是!,是=0,1,2,…
图 5.1 描述了泊松密度的三个示例。在左侧面板中,我们看到一个分布,它给出的概率最高是=0并迅速下降是增加。在中心面板中,我们看到右侧有较长尾部的偏斜分布。即使对于一个不是那么大的μ=5,我们看到分布变得更正常。这变得更加明显μ增加。
条形图(dpois(0:5,0.5), xlab =”是“, ylab=”概率”, 名称=0:5, main=”
意思是=0.5′′)
条形图(dpois(0:10,2),X1一个b=”是”是实验室“概率”,名称=0:10, 主要的= “
→意思是=2′′)
条形图(dpois(0:15,5), xlab =” ””,是l一个b=”概率”,名称0:15, 主要的 ” ”
→意思是=5′′)
泊松的期望和方差是相同的:和是=曾是⁡是=μ. 泊松分布以多种方式自然产生:

  1. 如果计数是某个可能总数中的某个数字,则响应将更适合建模为二项式。但是,对于较小的成功概率和较大的总数,泊松是一个很好的近似值,可以使用。例如,在模拟罕见癌症的发病率时,受影响的人数只是特定地理区域内人口的一小部分。具体来说,如果μ=np尽管n→∞, 然后乙(n,p)由 Pois 很好地逼近(μ). 另外,对于小p, 注意罗吉特⁡(p)≈日志⁡p,因此使用对数链接的泊松与使用对数链接的二项式相当。在哪里n不同情况下的不同,可以使用第 5.3 节中描述的费率模型。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Dispersed Poisson Model

我们可以修改标准泊松模型以允许响应的更多变化。但在我们这样做之前,我们必须检查较大的偏差是否与其他原因有关。

在加拉帕戈斯的例子中,我们检查残差,看看是否可以用异常值来解释大偏差:
halfnorm (residuals (modp)) 残差(
的绝对值)的半正态图如图所示5.3显示没有异常值。可能是模型的结构形式需要一些改进,但是对预测变量的不同形式进行一些实验会发现改进的余地很小。此外,该模型解释的偏差比例,1−717/3510=0.796, 与上述线性模型中的大致相同。

对于泊松分布,均值等于方差。让我们研究这个模型的这种关系。对于给定的均值,很难估计方差,但是(是−μ^)2确实可以作为粗略的近似值。
我们将这个估计的方差与平均值作图,如图 5.3 的第二个面板所示:日志⁡(安装(modp)),日志⁡((晚会$物种拟合 (modp) ) 2),Xl一个b=
表达式 (帽子 (mu)), ylab = 表达式((是−H一个吨(米在))∧2))
下线(0,1)
我们看到方差与均值成正比,但大于均值。当泊松回归模型的方差假设被打破但链接函数和预测变量的选择正确时,b是一致的,但标准错误

rors 将是错误的。我们无法使用我们拥有的输出确定哪些预测变量在上述模型中具有统计显着性。

泊松分布只有一个参数,因此对于经验拟合目的不是很灵活。我们可以通过给自己一个色散参数来概括。在 Poisson 模型中,过度或欠分散可能以各种方式发生。例如,假设泊松响应是有率λ它本身就是一个随机变量。一台机器的故障趋势可能因单元而异,即使它们是同一型号。我们可以通过让λ是伽马分布的和λ=μ和 varλ=μ/φ. 现在是是负二项式,均值和是=μ. 均值与泊松相同,但方差 var是=μ(1+φ)/φ这不等于μ. 在这种情况下,会发生过度分散,并且可以使用负二项式模型进行建模,如第 5.4 节所示。

如果我们知道具体机制,如上例所示,我们可以将响应建模为负二项式或其他更灵活的分布。如果机制未知,我们可以引入色散参数φ这样 var是=φ和是=φμ. φ=1是常规泊松回归情况,而φ>1是过度分散和φ<1是欠分散的。
可以使用以下方法估计色散参数:

φ^=X2n−p=∑一世(是一世−μ^一世)2/μ^一世n−p

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Rate Models

观察到的事件数量可能取决于确定事件发生机会的数量的大小变量。例如,如果我们记录不同城市报告的入室盗窃数量,观察到的数量将取决于这些城市的家庭数量。在其他情况下,大小变量可能是时间。例如,如果我们记录销售人员服务的客户数量,我们必须考虑不同的工作时间。

有时,可以使用二项式响应模型分析此类数据。对于上面的入室盗窃示例,我们可以根据家庭数量对入室盗窃数量进行建模。但是,如果比例很小,泊松近似

对二项式的化验是有效的。此外,在某些示例中,可能无法准确知道潜在病例的总数。罕见疾病的建模说明了这个问题,因为我们可能知道病例数但没有精确的人口数据。有时,二项式模型根本无法使用。在入室盗窃的例子中,一些家庭可能不止一次被抢劫。在客户服务示例中,大小变量不是计数。另一种方法是对比率进行建模。然而,当采用这种方法时,通常存在正态性和不等方差的困难,特别是在计数很小的情况下。

在 Purott 和 Reeder (1976) 中,一些数据来自一项实验,以确定伽马辐射对观察到的染色体异常 (ca) 数量的影响。每次运行中暴露的数百个细胞中的数量(细胞)不同。应用剂量的剂量 (doseamt​​) 和速率 (doserate) 是感兴趣的预测因子。我们可以像这样格式化观察数据:
data (dicentric, package=”faraway”)
round (xtabs (ca/cells doseamt​​+doserate, dicentric),2)

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。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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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
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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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广义线性模型(GLiM,或GLM)是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称,它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。

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我们提供的广义线性模型generalized linear model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
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  • 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
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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Prospective and Retrospective Sampling

Consider the data shown in Table $4.1$ from a study on infant respiratory disease which shows the proportions of children developing bronchitis or pneumonia in their first year of life by type of feeding and sex, which may be found in Payne (1987):

\begin{tabular}{llll}
& Bottle Only & Some Breast with Supplement & Breast Only \
\hline Boys & $77 / 458$ & $19 / 147$ & $47 / 494$ \
Girls & $48 / 384$ & $16 / 127$ & $31 / 464$
\end{tabular}
Table $4.1$ Incidence of respiratory disease in infants to the age of 1 year.
We can recover the layout above with the proportions as follows:
data (babyfood, package=” faraway”)
xtabs (disease/ (disease + nondisease) $\sim$ sex + food, babyfood)
food
sex $\quad$ Bottle Breast Suppl
G1rl $0.125000 .066810 \quad 0.12598$
In prospective sampling, the predictors are fixed and then the outcome is observed. This is also called a cohort study. In the infant respiratory disease example shown in Table 4.1, we would select a sample of newborn girls and boys whose parents had chosen a particular method of feeding and then monitor them for their first year.

In retrospective sampling, the outcome is fixed and then the predictors are observed. This is also called a case-control study. Typically, we would find infants coming to a doctor with a respiratory disease in the first year and then record their sex and method of feeding. We would also obtain a sample of respiratory diseasefree infants and record their information. The method for obtaining the samples is important – we require that the probability of inclusion in the study is independent of the predictor values.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Prediction and Effective Doses

Sometimes we wish to predict the outcome for given values of the covariates. For binomial data this will mean estimating the probability of success. Given covariates $x_{0}$, the predicted response on the link scale is $\hat{\eta}=x_{0} \hat{\beta}$ with variance given by $x_{0}^{T}\left(X^{T} W X\right)^{-1} x_{0}$. Approximate confidence intervals may be obtained using a normal approximation. To get an answer in the probability scale, it will be necessary to transform back using the inverse of the link function. We predict the response for the insect data:
data (bliss, packagem” faraway”)
$1 \mathrm{mod}<-$ glm(cbind (dead, alive) conc, familymbinomial, data=bliss)
lmodsum <- summary (lmod)
We show how to predict the response at a dose of $2.5$ :
$x 0<-c(1,2.5)$
eta0 $<-\operatorname{sum}(x 0 * \operatorname{coe}(1 \mathrm{mod}))$
$1 \log i t(\mathrm{eta0})$
[1) $0.64129$
A $64 \%$ predicted chance of death at this dose – now compute a $95 \%$ confidence interval (CI) for this probability. First, extract the variance matrix of the coefficients:
(cm \&- lmodsum\$cov. unscaled) (Intercept) $\begin{array}{rr}\text { (Intercept) } & \text { conc } \ \text { conc } & -0.065823\end{array}$
se <- sqrt $(t(x 0)$ 왛은 $\mathrm{cm}$ 화화 $x 0)$
so the CI on the probability scale is:
ilogit (c (eta0 $-1.96 *$ se, eta0 $1.96 * \mathrm{se})$ )
[1) $0.534300 .73585$
A more direct way of obtaining the same result is:
predict (lmod, newdata data. frame (conc=2.5), se= $T$ )
[1] $0.58095$
\$se.fit
[1] $0.2263$
1logit (c (0.58095-1.960.2263,0.58095+1.960.2263))
[1] $0.534300 .73585$
Note that in contrast to the linear regression situation, there is no distinction possible between confidence intervals for a future observation and those for the mean response. Now we try predicting the response probability at the low dose of $-5$ :
$x 0<-c(1,-5)$
se $<-\operatorname{sqrt}(t(x 0)$ 왛의 $\mathrm{cm} \mathrm{~ ㅇ}$
eta0 <- sum $(x 0 * 1 \mathrm{mod}$ scoef $)$
ilogit (c (eta0 -1.96*se, eta0 $0+1.96 * s e)$ )
[1) $2.3577 \mathrm{e}-053.6429 \mathrm{e}-03$

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Matched Case-Control Studies

In a case-control study, we try to determine the effect of certain risk factors on the outcome. We understand that there are other confounding variables that may affect the outcome. One approach to dealing with these is to measure or record them, include them in the logistic regression model as appropriate and thereby control for

their effect. But this method requires that we model these confounding variables with the correct functional form. This may be difficult. Also, making an appropriate adjustment is problematic when the distribution of the confounding variables is quite different in the cases and controls. So we might consider an alternative where the confounding variables are explicitly adjusted for in the design.

In a matched case-control study, we match each case (diseased person, defective object, success, etc.) with one or more controls that have the same or similar values of some set of potential confounding variables. For example, if we have a 56-year-old, Hispanic male case, we try to match him with some number of controls who are also 56-year-old Hispanic males. This group would be called a matched set. Obviously, the more confounding variables one specifies, the more difficult it will be to make the matches. Loosening the matching requirements, for example, accepting controls who are 50-60 years old, might be necessary. Matching also gives us the possibility of adjusting for confounders that are difficult to measure. For example, suppose we suspect an environmental effect on the outcome. However, it is difficult to measure exposure, particularly when we may not know which substances are relevant. We could match subjects based on their place of residence or work. This would go some way to adjusting for the environmental effects.

Matched case-control studies also have some disadvantages apart from the difficulties of forming the matched sets. One loses the possibility of discovering the effects of the variables used to determine the matches. For example, if we match on sex, we will not be able to investigate a sex effect. Furthermore, the data will likely be far from a random sample of the population of interest. So although relative effects may be found, it may be difficult to generalize to the population.

Sometimes, cases are rare but controls are readily available. A $1: M$ design has $M$ controls for each case. $M$ is typically small and can even vary in size from matched set to matched set due to difficulties in finding matching controls and missing values. Each additional control yields a diminished return in terms of increased efficiency in estimating risk factors – it is usually not worth exceeding $M=5$.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MAST90084

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Prospective and Retrospective Sampling

考虑表中显示的数据4.1来自一项关于婴儿呼吸道疾病的研究,该研究显示了儿童在出生后第一年发生支气管炎或肺炎的比例,按喂养类型和性别分类,这可以在 Payne (1987) 中找到:

\begin{tabular}{llll} & 瓶装 & 一些含补充剂的乳房 & 仅乳房 \ \hline 男孩 & $77 / 458$ & $19 / 147$ & $47 / 494$ \ 女孩 & $48 / 384$ & $16 / 127$ & $31 / 464$ \end{表格}\begin{tabular}{llll} & 瓶装 & 一些含补充剂的乳房 & 仅乳房 \ \hline 男孩 & $77 / 458$ & $19 / 147$ & $47 / 494$ \ 女孩 & $48 / 384$ & $16 / 127$ & $31 / 464$ \end{表格}
桌子4.11岁以下婴儿呼吸道疾病的发病率。
我们可以按照如下比例恢复上面的布局:
data (babyfood, package=”faraway”)
xtabs (disease/ (disease + nondisease)∼性+食物,婴儿食品)
食物
性奶瓶
补充 G1rl0.125000.0668100.12598
在前瞻性抽样中,预测变量是固定的,然后观察结果。这也称为队列研究。在表 4.1 所示的婴儿呼吸道疾病示例中,我们将选择一个新生儿女孩和男孩的样本,他们的父母选择了一种特定的喂养方法,然后对他们的第一年进行监测。

在回顾性抽样中,结果是固定的,然后观察预测变量。这也称为病例对照研究。通常,我们会发现婴儿在第一年就患有呼吸道疾病就医,然后记录他们的性别和喂养方式。我们还将获得无呼吸道疾病婴儿的样本并记录他们的信息。获取样本的方法很重要——我们要求纳入研究的概率与预测值无关。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Prediction and Effective Doses

有时我们希望预测给定协变量值的结果。对于二项式数据,这将意味着估计成功的概率。给定协变量X0,链接尺度上的预测响应为这^=X0b^方差由X0吨(X吨在X)−1X0. 可以使用正态近似来获得近似置信区间。为了在概率尺度上得到答案,有必要使用链接函数的逆函数进行转换。我们预测昆虫数据的反应:
数据(幸福,包装“遥远”)
1米○d<−glm(cbind (dead, alive) conc, familymbinomial, data=bliss)
lmodsum <- summary (lmod)
我们展示了如何预测剂量为2.5 :
X0<−C(1,2.5)
和0<−和⁡(X0∗心电图⁡(1米○d))
1日志⁡一世吨(和吨一个0)
[1) 0.64129
一个64%在这个剂量下预测的死亡机会——现在计算一个95%此概率的置信区间 (CI)。首先,提取系数的方差矩阵:
(cm \&- lmodsum $ cov. unscaled) (Intercept) (截距)  浓   浓 −0.065823
se <- sqrt(吨(X0)哇C米华华X0)
所以概率尺度上的CI为:
ilogit (c (eta0−1.96∗硒, eta01.96∗s和) )
[1) 0.534300.73585
获得相同结果的更直接的方法是:
predict (lmod, newdata data.frame (conc=2.5), se=吨 )
[1] 0.58095
$ se.fit
[1]0.2263
1logit (c (0.58095-1.960.2263,0.58095+1.960.2263))
[1]0.534300.73585
请注意,与线性回归情况相比,未来观察的置信区间和平均响应的置信区间之间没有区别。现在我们尝试预测低剂量的反应概率−5 :
X0<−C(1,−5)
瑟<−平方⁡(吨(X0)谁的ㅇC米 是的
eta0 <- 总和(X0∗1米○d斯科夫)
ilogit (c (eta0 -1.96*se, eta00+1.96∗s和) )
[1) 2.3577和−053.6429和−03

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Matched Case-Control Studies

在病例对照研究中,我们试图确定某些风险因素对结果的影响。我们知道还有其他混杂变量可能会影响结果。处理这些问题的一种方法是测量或记录它们,酌情将它们包括在逻辑回归模型中,从而控制

他们的影响。但是这种方法要求我们用正确的函数形式对这些混杂变量进行建模。这可能很困难。此外,当混杂变量的分布在案例和对照中完全不同时,进行适当的调整是有问题的。因此,我们可能会考虑在设计中明确调整混杂变量的替代方案。

在匹配的病例对照研究中,我们将每个病例(患病的人、有缺陷的对象、成功等)与一个或多个具有相同或相似值的一组潜在混杂变量的对照进行匹配。例如,如果我们有一个 56 岁的西班牙裔男性病例,我们会尝试将他与一些同样是 56 岁的西班牙裔男性的对照匹配。该组将被称为匹配集。显然,指定的混杂变量越多,匹配就越困难。放宽匹配要求,例如,接受 50-60 岁的控制,可能是必要的。匹配还为我们提供了调整难以衡量的混杂因素的可能性。例如,假设我们怀疑环境对结果的影响。但是,很难测量曝光,特别是当我们可能不知道哪些物质是相关的时。我们可以根据他们的居住地或工作地点来匹配主题。这将在某种程度上调整环境影响。

除了难以形成匹配集外,匹配病例对照研究也有一些缺点。人们失去了发现用于确定匹配的变量的影响的可能性。例如,如果我们根据性别进行匹配,我们将无法调查性别效应。此外,数据可能与感兴趣人群的随机样本相去甚远。因此,尽管可能会发现相对影响,但可能难以推广到人群。

有时,病例很少见,但控制措施很容易获得。一个1:米设计有米控制每种情况。米由于难以找到匹配控件和缺失值,它通常很小,甚至在匹配集之间的大小也可能不同。就风险因素估计效率的提高而言,每个额外的控制都会产生减少的回报——通常不值得超过米=5.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。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