分类: 统计代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MATH3202

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  • (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|运筹学作业代写operational research代考|MATH3202

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Greedy-Verfahren

Bei den Greedy-Verfahren (oder myopischen Verfahren) werden den einzelnen Variablen nacheinander Werte zugewiesen, wobei in jedem Schritt eine größtmögliche Verbesserung des Zielfunktionswertes angestrebt wird. Dabei muss wiederum darauf geachtet werden, dass der entstehende Punkt zulässig bleibt. Ein zulässiger Punkt kann meistens recht schnell gefunden werden, und für einige Problemtypen liefert das Greedy-Verfahren sogar die exakte Lösung (z.B. der KruskalAlgorithmus zur Bestimmung minimal spannender Bäume aus Abschnitt 3.3.1). Allerdings können auch nach dem Greedy-Prinzip ermittelte zulässige Punkte eine beliebig schlechte Güte besitzen.

Beispiel 6.1 (Verfahren des nächsten Nachbarn für das Traveling Salesman Problem).

Gegeben sei ein symmetrisches Traveling Salesman Problem, d.h. eine Probleminstanz mit symmetrischer $(n, n)$-Entfernungsmatrix $D$ für die Distanzen zwischen den $n$ Städten. Wir nehmen ohne Weiteres an, dass die Elemente von $D$ die Dreiecksungleichung erfüllen, d.h. $d_{i k} \leq d_{i j}+d_{j k}$ für alle $i, j, k=1, \ldots, n$. Eine naheliegende Greedy-Vorgehensweise zur Bestimmung einer Rundreise ist das Verfahren des nächsten Nachbarn. Dieses besitzt eine Komplexität von $O\left(n^2\right)$ und ist in Algorithmus $6.1$ angegeben.

Sind beispielsweise für $n=5$ die Städte von 1 bis 5 durchnummeriert mit
$$
D=\left(\begin{array}{ccccc}
0 & 3 & 5 & 8 & 4 \
3 & 0 & 7 & 5 & 2 \
5 & 7 & 0 & 10 & 8 \
8 & 5 & 10 & 0 & 7 \
4 & 2 & 8 & 7 & 0
\end{array}\right)
$$
und startet man in $s_1=1=s_{n+1}$, so erhält man den Lösungsablauf in Tabelle $6.1$ mit einer Rundreiselänge von 27. Die optimale Rundreise ist 26 Entfernungseinheiten lang.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Vorausschauende Verfahren

Auch diese Verfahren weisen den einzelnen Variablen Werte zu. Allerdings wird nun in jedem Schritt abgeschätzt, welche Auswirkungen eine Variablenfixierung auf die nachfolgenden Schritte haben würde. Die erzielten heuristischen Lösungen sind oft schon recht gut, so dass ein nachfolgendes exaktes Verfahren oder eine Verbesserungsheuristik in der Regel schnell zum Ziel kommt. Jedoch ist der Rechenaufwand dieser Ansätze meistens deutlich höher als z.B. bei Greedy-Verfahren. Die Approximationsmethode von Vogel zur Bestimmung einer Startecke im Transportproblem aus Abschnitt 2.4 stellt ein Beispiel für eine vorausschauende Heuristik dar. Das folgende Beispiel zeigt eine vorausschauende Heuristik für das Traveling Salesman Problem.

Beispiel 6.3 (Verfahren des sukzessiven Einfügens für das Traveling Salesman Problem).

Das Verfahren des sukzessiven Einfügens baut die Rundreise schrittweise auf und prüft dabei in jedem Iterationsschritt, an welcher Stelle der bisherigen Rundreise die nächste Stadt eingefügt werden soll. In diesem Sinne wird vorausschauend die Auswirkung der Einfügeoperationen auf den Zielfunktionswert abgeschätzt. Der Ablauf in Algorithmus $6.3$ besitzt Komplexität $O\left(n^2\right)$.

Als Zahlenbeispiel benutzen wir das Problem aus Beispiel 6.1. Die am weitesten entfernten Städte sind $s_1=3$ und $s_2=4$, so dass wir zunächst $S=(3,4,3)$ setzen. Der weitere Ablauf ergibt sich gemäß Tabelle $6.3$ und führt zum optimalen Zielfunktionswert von 26.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MATH3202

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Greedy-Verfahren

在贪心法 (或近视法) 中,将值一个接一个地分配给各个变量,每一步都旨在最大可能地提高目标函数的值。同 样,必须注意确保结果点仍然是允许的。一个可行的点通常可以很快找到,对于一些问题类型,贪心方法甚至可以 提供精确的解决方案 (例如,3.3.1 节中用于确定最小生成树的 Kruskal 算法) 。诚然,根据贪心原则确定的允许 点也可能具有任何不良质量。
示例 $6.1$ (旅行商问题的最近邻法)。
给定的是一个对称的旅行商问题,即具有对称的问题实例 $(n, n)$-距离矩阵 $D$ 对于它们之间的距离 $n$ 城市。我们很容 易假设 $D$ 满足三角不等式,即 $d_{i k} \leq d_{i j}+d_{j k}$ 对所有人 $i, j, k=1, \ldots, n$. 确定往返行程的一个明显的贪心方法 是最近邻法。这有一个复杂的 $O\left(n^2\right)$ 并且在算法中6.1指定的。
例如对于 $n=5$ 从 1 到 5 的城市
$$
D=\left(\begin{array}{lllllllllllllllllllllllll}
0 & 3 & 5 & 8 & 43 & 0 & 7 & 5 & 2 & 5 & 7 & 0 & 10 & 88 & 5 & 10 & 0 & 74 & 2 & 8 & 7 & 0
\end{array}\right)
$$
你从 $s_1=1=s_{n+1}$ ,我们得到表中的解流6.1往返长度为 27 。最佳往返长度为 26 个距离单位。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Vorausschauende Verfahren

这些方法还为各个变量赋值。但是,现在在每个步骤中估计固定变量对后续步際的影响。获得的启发式解决方案通 常非常好,因此后续的精确过程或改进启发式通常可以快速实现其目标。然而,这些方法的计算工作量通常显着高 于例如贪心方法。Vogel 在第 $2.4$ 节中确定运输问题中起始角的近似方法是先行启发式的示例。以下示例显示了旅 行商问题的先行启发式。
示例 $6.3$ (旅行商问题的连续揷入方法)。
连续揷入的方法逐步建立往返行程,并在每个迭代步骙中检查上一次往返行程的哪个点应该揷入下一个城市。从这 个意义上说,揷入操作对目标函数值的影响是预先估计的。算法过程6.3有复杂性 $O\left(n^2\right)$.
作为一个数值示例,我们使用示例 $6.1$ 中的问题。最远的城市是 $s_1=3$ 和 $s_2=4$ ,所以我们首先 $S=(3,4,3)$ 放。其余过程如表所示 $6.3$ 并导致最佳目标函数值为 26 。

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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
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|运筹学作业代写operational research代考|MA3212

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Das Schnittebenenverfahren von Gomory

Die Klasse der Schnittebenenverfahren (engl.: cutting plane methods) zur Lösung ganzzahliger Probleme wurde als Alternative zu den Branch-\&-BoundVerfahren entwickelt und lässt sich auf Probleme der Form
$$
P_0: \quad \max c^{\boldsymbol{\top}} x \text { s.t. } A x \leq b, \quad x \in \mathbb{Z}^n
$$
mit $c \in \mathbb{Z}^n, b \in \mathbb{Z}^m$ und der $(m, n)$-Matrix $A$ mit ganzzahligen Einträgen anwenden. Ihr grundsätzlicher Ablauf lässt sich wie folgt skizzieren: Zunächst wird eine Relaxierung (meist LP-Relaxierung) des ursprünglichen Problems gebildet und gelöst. Anschließend wird die zulässige Menge der Relaxierung schrittweise durch Hinzunahme neuer Nebenbedingungen (Schnittebenen) solange weiter eingeschränkt, bis eine ganzzahlige Lösung gefunden wird. Die neuen Nebenbedingungen stellen zusätzliche Ungleichungen dar, die von allen zulässigen Punkten des ganzzahligen Problems erfüllt werden, nicht aber von der aktuellen Lösung der Relaxierung. Diese wird somit von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen.

Schnittebenenverfahren existieren sowohl für allgemeine ganzzahlige Probleme (z.B. Schnittebenenverfahren von Gomory) oder für spezielle Problemstellungen (z.B. Schnittebenenverfahren für Traveling Salesman Probleme). In diesem Abschnitt werden wir die allgemeine Form eines Gomory Cuts für ganzzahlige Probleme herleiten. Zunächst besprechen wir hierzu ein Beispiel.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Heuristiken

Abschließend geben wir einen Ausblick auf die Klasse der Branch-\&-Cut-Verfahren. Hierunter versteht man ein Branch-\&-Bound-Verfahren, das in jedem Knoten des Lösungsbaumes versucht, zusätzliche Schnittebenen, sogenannte gültige Ungleichungen (engl.i valid inequalities), einzuführen. Hierunter versteht man eine Ungleichung, die für alle zulässigen Lösungen von $P_0$ erfüllt ist. Gültige Ungleichungen können z.B. Gonory Cuts sein. Häufiger liegen jedoch für bestimmte Problemstellungen spezifische Klassen gültiger Ungleichungen vor. Ein Branch-\&-CutAlgorithmus geht in einer Iteration des übergeordneten Branch-\&-Bound-Ablaufs nach Algorithmus $5.7$ vor. Die Regeln zum Ausloten und Verzweigen sind dieselben wie bei Branch-\&-Bound-Verfahren. Für eine detailliertere Darstellung verweisen wir auf $[37]$ und [55].

Wie wir in Kapitel 5 gesehen haben, ist die Lösung eines ganzzahligen linearen Problems eine $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwere Aufgabe, so dass die vorgestellten exakten Verfahren im Allgemeinen einen exponentiellen Rechenaufwand besitzen. Aus diesem Grund greift man in vielen Anwendungen auf Heuristiken zurück, wenn der mit der Anwendung exakter Verfahren verbundene Rechenaufwand zu groß wird. Heuristiken sind demnach Verfahren zur Bestimmung eines guten, aber nicht notwendigerweise optimalen zulässigen Punktes eines Problems bei akzeptablem Aufwand. „Gut” bedeutet in diesem Zusammenhang, dass der Zielfunktionswert des Punktes möglichst nahe am Optimalwert liegen soll. Der wesentliche Vorteil von Heuristiken liegt in ihrer meist polynomialen und damit relativ schnellen Rechengeschwindigkeit.
Zwar kann man im Allgemeinen keine Garantie für die Güte der erhaltenen Lösung geben, doch folgen Heuristiken plausiblen und erfolgversprechenden Vorgehensregeln. Aus diesem Grund ist die Akzeptanz von Heuristiken unter Praxisanwendern relativ hoch, da sie leicht verständlich sind und weniger hohe Ansprüche an mathematische Kenntnisse des Benutzers stellen.
Heuristische Verfahren lassen sich in die folgenden Klassen einteilen:

  • Konstruktionsheuristiken (oder Eröffnungsverfahren) finden für ein gegebenes Problem einen ersten zulässigen Punkt,
  • Verbesserungsheuristiken gehen von dem Vorhandensein eines zulässigen Punktes aus und versuchen, diesen zu verbessern,
  • Heuristiken zur Bestimmung von Schranken suchen nicht unbedingt nach konkreten Lösungen für eine Problemstellung, sondern bestimmen obere und untere Schranken fiir den optimalen 7ielfunktionswert.
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MA3212

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Das Schnittebenenverfahren von Gomory

解决整数问题的切割平面方法类是作为分支 1\& 界方法的替代方法而开发的,可应用于形式问题
$$
P_0: \quad \max c^{\top} x \text { s.t. } A x \leq b, \quad x \in \mathbb{Z}^n
$$
和 $c \in \mathbb{Z}^n, b \in \mathbb{Z}^m$ 和 $(m, n)$-矩阵 $A$ 带有整数条目。其基本过程可以概括如下:首先,创建并解决原始问题的松 弛 (通常是 LP 松弛) 。然后通过添加新的约束 (相交平面) 进一步限制允许的松弛量,直到找到整数解。新约束 表示整数问题的所有可行点都满足的附加不等式,但当前的松驰解不满足这些不等式。因此,这被排除在进一步考 虑之外。
对于一般整数问题 (例如 Gomory 的切割平面方法) 和特殊问题 (例如旅行商问题的切割平面方法) 都存在切割 平面方法。在本节中,我们将推导出整数问题的 Gomory 割的一般形式。首先,让我们讨论一个例子。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Heuristiken

最后,我们对分支।\& cut方法类进行了展望。这是一种分支定界方法,它试图在解树的每个节点中引入额外的切割 平面,即所谓的有效不等式。这是一个适用于所有可行解的不等式 $P_0$ 很满意。有效的不等式可以是例如Gonory Cuts。然而,更常见的是,对于某些问题,存在特定类别的有效不等式。分支 I\& 切割算法在父分支 $1 \&$ 绑定流的 迭代中通过算法5.7前。探索和分支的规则与分支 \& 绑定方法相同。更详细的介绍,我们参考 $[37]$ 和 $[55]$ 。
正如我们在第 5 章中看到的,整数线性问题的解是 $\mathcal{N} \mathcal{P}$-艰巨的任务,因此提出的确切方法通常具有指数计算工作 量。出于这个原因,当与精确方法的应用相关的计算工作量变得太大时,许多应用都会使用启发式算法。因此,启 发式方法是用可接受的努力确定问题的一个好的但不一定是最佳的可行点的方法。在这种情况下, “好”意味着该点 的目标函数值应尽可能接近最优值。启发式算法的主要优势在于它们大多是多项式的,因此计算速度相对较快。
一般来说,不能保证所获得解决方案的质量,但启发式算法遵循合理且有希望的程序规则。由于这个原因,启发式 算法在实际用户中的接受度较高,因为它们易于理解,对用户的数学知识要求不高。 启发式方法可以分为以下几类:

  • 构造启发式 (或打开程序) 为给定问题找到第一个可行点,
  • 改进启发式假设存在一个有效点并尝试改进它,
  • 确定界限的启发式方法不一定要寻找问题的具体解决方案,而是确定最佳目标函数值的上限和下限。
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广义线性模型代考

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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|运筹学作业代写operational research代考|Optimierungs- und Entscheidungsprobleme

Optimierungsprobleme sind Probleme, bei denen jeder zulässige Punkt $x$ einen zugeordneten Zielfunktionswert $f(x)$ besitzt und man denjenigen zulässigen Punkt sucht, der den bestmöglichen Zielfunktionswert liefert. Zur weiteren Einteilung der Menge aller Probleme benötigen wir noch den Begriff des Entscheidungsproblems, da man jedem Optimierungsproblem ein Entscheidungsproblem zuordnen kann.

Bei einem Entscheidungsproblem wird die Frage gestellt, ob es einen Punkt mit Zielfunktionswert höchstens $k$ (bzw. mindestens $k$ ) gibt. Ist ein Optimierungsproblem in polynomialer Zeit lösbar, so kann offensichtlich auch das zugeordnete Entscheidungsproblem in polynomialer Zeit gelöst werden. In diesem Sinne sind Entscheidungsprobleme nicht schwieriger als Optimierungsprobleme.

Die Instanzen eines Optimierungsproblems lassen sich formal durch ein Paar $(\mathbb{M}, f)$ darstellen. Dabei sind $M$ die Menge der zulässigen Punkte und $f$ die Zielfunktion. Gesucht ist ein $x_0 \in \mathbb{M}$ mit $f\left(x_0\right)=\min {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}$ (bzw. $\left.f\left(x_0\right)=\max {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}\right)$. Die Instanzen eines Entscheidungsproblems bestehen aus einem Paar $(\mathbb{M}, f)$ und einem Wert $k \in \mathbb{N}$. Die mit Ja oder Nein zu beantwortende Frage lautet: Existiert ein $x \in \mathbb{M}$ mit $f(x) \leq k$ (bzw. $f(x) \geq k)$ ?
Beispiel $5.10$.
a) Die Menge aller Traveling Salesman Probleme stellt Beispiele für Optimierungsprobleme dar.
b) Beispiele für Entscheidungsprobleme sind durch die Menge aller KnapsackProbleme gegeben, wobei jeder Instanz ein $k \in \mathbb{N}$ zugeordnet ist, das eine untere Schranke für den zu erreichenden Zielfunktionswert darstellt.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Die Klassen P, NP und NP -vollständig

Die unterschiedlichen Rechenaufwände erlauben eine Einteilung aller Probleme in Komplexitätsklassen: $\mathcal{P}$ ist die Menge aller Entscheidungsprobleme, für die ein polynomialer Lösungsalgorithmus existiert. Diese Probleme werden im Allgemeinen als ,leicht” bezeichnet. $\mathcal{N} \mathcal{P}$ ist die Menge aller nicht-deterministisch poly= nomial lösbarcn Entscheidungsprobleme. Ein Entscheidungsproblem heift nichtdeterministisch polynomial lösbar, wenn ein (geratener) Ja-Input in polynomialer Zeit als ein solcher nachgewiesen werden kann. Offensichtlich gilt $\mathcal{P} \subseteq \mathcal{N} \mathcal{P}$. $\mathrm{Ob} \mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ gilt, konnte bis heute weder bewiesen noch widerlegt werden. Allerdings lässt sich aufgrund des aktuellen Standes der Forschung $\mathcal{P} \neq \mathcal{N} \mathcal{P}$ vermuten. Somit ist fraglich, ob für eine Vielzahl der Probleme aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ jemals ein effizienter Algorithmus gefunden werden kann.
Beispiel 5.11.
a) Das Entscheidungsproblem, das zum Problem „Bestimmung eines kürzesten Weges in einem gerichteten Graphen” gehört, ist ein Element von $\mathcal{N} P$. Die Begründung hierfür liegt darin, dass für eine gegebene Lösung, also einen Weg, durch einfaches Aufaddieren der Kantenlängen des Weges in polynomialer Zeit geprüft werden kann, ob die Länge des Weges kürzer als $k$ ist.
b) Das zum binären Rucksackproblem gehörende Entscheidungsproblem ist ein Element von $\mathcal{N} P$, da für eine bekannte Lösung des Problems der Zielfunktionswert dureh Einsetzen in die Zielfunktion in polynomialer Zeit bestimmt werden kann.

Ein Entscheidungsproblem $P_1$ heißt (polynomialzeit-) reduzierbar auf ein Entscheidungsproblem $P_2\left(P_1 \leq\right.$ pol $\left.P_2\right)$, wenn es einen in der Inputlänge von $P_1$ polynomialen Algorithmus gibt, der jede Instanz von $P_1$ in eine Instanz von $P_2$ transformiert, so dass genau dann ein Ja-Input für $P_1$ vorliegt, wenn die transformierte Instanz einem Ja-Input für $P_2$ entspricht. In diesem Fall ist $P_2$ schwerer zu lösen als $P_1$, da ein polynomialer Algorithmus für $P_2$ auch einen polynomialen Algorithmus für $P_1$ induziert. Ein polynomialer Algorithmus für $P_1$ hingegen löst $P_2 \mathrm{im}$ Allgemeinen nicht.

Ein Problem $P_0$ liegt in der Klasse $\mathcal{N} P$-vollständig, wenn das Problem $P_0$ zu $\mathcal{N} \mathcal{P}$ gehört und jedes Problem aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ auf $P_0$ reduziert werden kann. Die Probleme aus der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$-vollständig sind die schwersten Probleme aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$, und bis heute ist für kein Problem dieser Klasse ein polynomialer Algorithmus bekannt. Würde allerdings für eines dieser Probleme ein polynomialer Algorithmus gefunden werden, so gälte $\mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$.

Ein Optimierungsproblem $P$ heißt $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$-vollständig liegt.

Im Allgemeinen sind ganzzahlige lineare Programme, wie wir sie in diesem Kapitel behandeln, $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwer (z.B. Traveling Salesman Probleme oder Rucksackprobleme). Es gibt aber einige Ausnahmen (z.B. das allgemeine Transportproblem), bei denen durch eine spezielle Struktur eine Lösung in polynomialer Zeit möglich ist.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MAT2200

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写运筹学代考|Optimierungs- und entscheidungsproblem

optimierungsproblemsinind Probleme, bei denenjeder zulässige Punkt $x$ einen zugeordneten Zielfunktionswert $f(x)$ besitt und man denjenigen zulässigen Punkt sucht, der den bestmöglichen Zielfunktionswert liefert。Zur weiteren Einteilung der Menge aller problem benötigen这是一个有确定问题的问题,在确定问题中有一个最优的问题

Bei einem Entscheidungsproblem wdie Frage gestelt, ob es einen Punkt mit Zielfunktionswert höchstens $k$ (bzw。Mindestens $k$) gibt。在多项式时代的最优化问题lösbar,所以kann offensichtlich auch das zugeordnete在多项式时代的求最优化问题gelöst werden。

Die Instanzen eines optimiergsproblems lassen sich formal durch in Paar $(\mathbb{M}, f)$ darstellen。大贝信德$M$ die Menge der zulässigen Punkte und $f$ die Zielfunktion。Gesucht ist ein $x_0 \in \mathbb{M}$ mit $f\left(x_0\right)=\min {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}$;$\left.f\left(x_0\right)=\max {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}\right)$。Die Instanzen eines Entscheidungsproblems bestehen aus einem Paar $(\mathbb{M}, f)$和einem Wert $k \in \mathbb{N}$。Die mit Ja oder Nein zu beantwortende Frage lautet:存在于$x \in \mathbb{M}$ mit $f(x) \leq k$ (bzw。$f(x) \geq k)$ ?
Beispiel $5.10$ .
a) Die Menge aller Traveling Salesman难题stellt Beispiele für Optimierungsprobleme dar.
b) Beispiele für entscheidungs难题sind Die Menge aller knacksack难题gegeben, wobei jeder Instanz ein $k \in \mathbb{N}$ zugeordnet ist, das eine untere Schranke für den zu erreichenden Zielfunktionswert darstellt.

统计代写|运筹学作业代写运筹学代考|Die Klassen P, NP und NP -vollständig

Die unterschiedlichen Rechenaufwände erlauben eine Einteilung aller problem me in Komplexitätsklassen: $\mathcal{P}$ ist die Menge aller entscheidungsproblem, für die ein多项式er Lösungsalgorithmus exist。这是所有人的问题。 $\mathcal{N} \mathcal{P}$ ist die Menge aller nicht-deterministisch poly= nomial lösbarcn entscheidungsproblem。Ein entscheidgs问题的量值确定多项式lösbar, wenn Ein (geratener) jia – input在多项式中Zeit als in solcher nachgewiesen werden kann。Offensichtlich镀金 $\mathcal{P} \subseteq \mathcal{N} \mathcal{P}$。 $\mathrm{Ob} \mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ 金色的,我的爱,我的爱,我的爱。过敏原lässt sich aufgrund des aktuellen Standes der Forschung $\mathcal{P} \neq \mathcal{N} \mathcal{P}$ vermuten。Somit ist fraglich, ob für eine Vielzahl der problem me aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ jemals ein effizienter算法gefunden werden kann。
Beispiel 5.11.
a) Das Entscheidungsproblem, Das zum Problem ” Bestimmung eines kürzesten Weges in einem gerichteten Graphen” gehört, ist in Element von $\mathcal{N} P$。Die Begründung hierfür liegt darin, dass für eine gegebene Lösung,也叫einen Weg, durch einfaches Aufaddieren der Kantenlängen des Weges in多项式Zeit geprüft werden kann, ob Die Länge des Weges kürzer als $k$ ist.
b) Das zum binären背包问题gehörende entscheidungs问题ist in Element von $\mathcal{N} P$, da für eine bekannte Lösung de Zielfunktionswert dureh Einsetzen in die Zielfunktion in多项式Zeit bekannt werden kann的问题

Ein Entscheidungsproblem $P_1$ he ßt(多项式zeit-) reduzierbar auf in Entscheidungsproblem $P_2\left(P_1 \leq\right.$ pol $\left.P_2\right)$, wenn es einen in der Inputlänge von $P_1$ 多项式算法,广义算法 $P_1$ in eine Instanz von $P_2$ transformiert,所以dass genau dann ein Ja-Input für $P_1$ vorliegt, wenn die transformierte Instanz einem Ja-Input für $P_2$ entspricht。在diesem Fall ist $P_2$ Schwerer zu lösen als $P_1$, da ein多项式算法für $P_2$ auh einen多项式算法für $P_1$ 工业。Ein多项式算法für $P_1$ hinggenen löst $P_2 \mathrm{im}$

Ein Problem $P_0$ liegt in der Klasse $\mathcal{N} P$ -vollständig, wenn das Problem $P_0$ zu $\mathcal{N} \mathcal{P}$ gehört und jedes Problem aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ auf $P_0$ reduziert werden kann。求解克劳斯多项式问题$\mathcal{N} \mathcal{P}$ -vollständig求解克劳斯多项式问题$\mathcal{N} \mathcal{P}$,求解克劳斯多项式算法für。Würde allerdings für eines dieser problem ein多项式算法gefunden werden,所以gälte $\mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ .

Ein Optimierungsproblem $P$ he ßt $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -vollständig liegt.

. in Optimierungsproblem he ßt -schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse -vollständig liegt

Im Allgemeinen sind ganzzahlige lineare program, wie wir sie in diesem Kapitel behandeln, $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -schwer (z.B. Traveling Salesman problem for racksackproblem)。(z.B. das allgemeine运输问题),多项式时代的多项式Lösung möglich ist.

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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。

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
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|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE6254

如果你也在 怎样代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning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。

统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning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。我们的专家在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面经验极为丰富,各种代写机器学习Statistical and Machine Learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的统计与机器学习Statistical and Machine Learning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|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE6254

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Hard and Soft Skills

Hard skills include mathematics, statistics, computer science, data analysis, programming, etc. On the other side, there are a lot of soft skills essential to performing data science tasks such as problem-solving, communication, curiosity, innovation, storytelling, and so on. It is very hard to find people with both skill sets. Many job search sites point out that there is a reasonable increase in demand for data scientists every year. With substantial inexpensive data storage and increasingly stronger computational power, data scientists have more capacity to fit models that influence business decisions and change the course of tactical and strategical actions. As companies become more data driven, data scientists become more valuable. There is a clear trend that every piece of the business is becoming driven by data analysis and analytical models.

To be effective and valuable in this new evolving scenario, data scientists must have both hard and soft skills. Again, it is quite difficult to find professionals with both hard and soft skills, so collaboration as a team is a very tangible solution. It is critical that data scientists partner with business departments to combine hard and soft skills in seeking the best analytical solution possible.

For example, in fraud detection, it is almost mandatory that data scientists collaborate with the fraud analysts and investigators to get their perspective and knowledge in business scenarios where fraud is most prevalent. In this way, they can derive analytical solutions that address feasible solutions in production, usually in a transactional and near real-time perspective.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Explore the Data

The third step is to explore the data and evaluate the quality and appropriateness of the information available. This step involves a lot of work with the data. Data analysis, cardinality analysis, data distribution, multivariate analysis, and some data quality analyses-all these tasks are important to verify if all the data needed to develop the model are available, and if they are available in the correct format. For example, in data warehouses, data marts, or data lakes, customer data is stored in multiple occurrences over time, which means that there are multiple records of the same customers in the data set. For analytical models, each customer must be a unique observation in the data set. Therefore, all historical information should be transposed from rows to columns in the analytical table.
Some of the questions for this phase are:

  • What anomalies or patterns are noticeable in the data sets?
  • Are there too many variables to create the model?
  • Are there too few variables to create the model?
  • Are data transformations required to adjust the input data for the model training, like imputation, replacement, transformation, and so on?
  • Are tasks assigned to create new inputs?
  • Are tasks assigned to reduce the number of inputs?
    In some projects, data scientists might have thousands of input variables, which is far too many to model in an appropriate way. A variable selection approach should be used to select the relevant features. When there are too few variables to create the model, the data scientist needs to create model predictors from the original input set. Data scientists might also have several input variables with missing values that need to be replaced with reasonable values. Some models require this step, some do not. But even the models that do not require this step might benefit from an imputation process. Sometimes an important input is skewed, and the distribution needs to be adjusted. All these steps can affect the model’s performance and accuracy at the end of the process.
统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE6254

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|硬和软技能


硬技能包括数学、统计学、计算机科学、数据分析、编程等。另一方面,有许多软技能对于执行数据科学任务至关重要,如解决问题、沟通、好奇心、创新、讲故事等等。很难找到同时具备这两种技能的人。许多求职网站指出,对数据科学家的需求每年都有合理的增长。随着大量廉价的数据存储和日益强大的计算能力,数据科学家有更多的能力来拟合影响业务决策和改变战术和战略行动进程的模型。随着公司越来越受数据驱动,数据科学家也变得更有价值。一个明显的趋势是,每一项业务都在由数据分析和分析模型驱动


为了在这个不断发展的新场景中发挥作用和价值,数据科学家必须同时具备硬技能和软技能。同样,很难找到同时具备硬技能和软技能的专业人士,所以团队合作是一个非常切实的解决方案。至关重要的是,数据科学家与业务部门合作,将硬技能和软技能结合起来,以寻求可能的最佳分析解决方案


例如,在欺诈检测中,几乎强制要求数据科学家与欺诈分析师和调查人员合作,以获得他们在欺诈最普遍的业务场景中的观点和知识。通过这种方式,他们可以推导出解决生产中可行解决方案的分析解决方案,通常是从事务和接近实时的角度出发

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|探索数据


第三步是探索数据,并评估现有信息的质量和适当性。这一步涉及大量数据处理工作。数据分析、基数分析、数据分布、多变量分析和一些数据质量分析——所有这些任务对于验证开发模型所需的所有数据是否可用,以及它们是否以正确的格式可用都非常重要。例如,在数据仓库、数据集市或数据湖中,客户数据会随着时间的推移多次存储,这意味着数据集中有相同客户的多个记录。对于分析模型,每个客户必须是数据集中唯一的观察结果。因此,在分析表中,所有的历史信息都应该从行转到列。这个阶段的一些问题是:

  • 数据集中有哪些异常或模式值得注意?是否有太多的变量来创建模型?
  • 创建模型的变量是否太少?
  • 是否需要数据转换来调整模型训练的输入数据,如imputation、replacement、transform等?
  • 是否分配了创建新输入的任务?
  • 是否分配了减少输入数量的任务?在某些项目中,数据科学家可能有数千个输入变量,这太多了,无法以适当的方式建模。应该使用变量选择方法来选择相关的特性。当创建模型的变量太少时,数据科学家需要从原始输入集中创建模型预测器。数据科学家还可能有几个输入变量缺少值,需要用合理的值替换它们。有些模型需要这一步,有些不需要。但即使是不需要这一步的模型也可能从归责过程中受益。有时一个重要的输入是倾斜的,分布需要调整。
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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。统计代写|python代写代考

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
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统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE414

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统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Domain Knowledge

Data scientists need to have strong mathematics and statistics skills to understand the data available, prepare the data needed to train a model, deploy multiple approaches in training and validating the analytical model, assess the model’s results, and finally explain and interpret the model’s outcomes. For example, data scientists need to understand the problem, explain the variability of the target, and conduct controlled tests to evaluate the effect of the values of parameters on the variation of the target values.
Data scientists need mathematics and statistical skills to summarize data to describe past events (known as descriptive statistics). These skills are needed to take the results of a sample and generalize them to a larger population (known as inferential statistics). Data scientists also need these skills to fit models where the response variable is known, and based on that, train a model to classify, predict, or estimate future outcomes (known as supervised modeling). These predictive modeling skills are some of the most widely used skills in data science.

Mathematics and statistics are needed when the business conditions don’t require a specific event, and there is no past behavior to drive the training of a supervised model. The learning process is based on discovering previously unknown patterns in the data set (known as unsupervised modeling). There is no target variable and the main goal is to raise some insights to help companies understand customers and business scenarios.
Data scientists need mathematics and statistics in the field of optimization. This refers to models aiming to find an optimal solution for a problem when constraints and resources exist. An objective function describes the possible solution, which involves the use of limited resources according to some constraints. Mathematics and statistics are also needed in the field of forecasting that is comprised of models to estimate future values in time series data. Based on past values over time, sales, or consumption, it is possible to estimate the future values according to the past behavior. Finally, mathematics and statistics are needed in the field of econometrics that applies statistical models to economic data, usually panel data or longitudinal data, to highlight empirical outcomes to economic relationships. These models are used to evaluate and develop econometric methods.
Mathematics and statistics are needed in the field of text mining. This is a very important field of analytics, particularly nowadays, because most of the data available is unstructured. Imagine all the social media applications, media content, books, articles, and news. There is a huge amount of information in unstructured, formatted data. Analyzing this type of data allows data scientists to infer correlations about topics, identify possible clusters of contents, search specific terms, and much more. Recognizing the sentiments of customers through text data on social media is a very hot topic called sentiment analysis.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Communication and Visualization

One more key skill is essential to analyze and disseminate the results achieved by data science. At the end of the process, data scientists need to communicate the results. This communication can involve visualizations to explain and interpret the models. A picture is worth a thousand words. Results can be used to create marketing campaigns, offer insights into customer behavior, lead to business decisions and actions, improve processes, avoid fraud, and reduce risk, among many others.
Once the model’s results are created, data scientists communicate how the results can be used to improve the operational process with the business side of the company. It is important to provide insights to the decision makers so that they can better address the business problems for which the

model was developed. Every piece of the model’s results needs to be assigned to a possible business action. Business departments must understand possible solutions in terms of the model’s outcomes and data scientists can fill that gap.

Data scientists use visual presentation expertise and story-telling capabilities to create an exciting and appealing story about how the model’s results can be applied to business problems. Data analysis and data visualization sometime suffice. Analyzing the data can help data scientists to understand the problem and the possible solutions but also help to drive straightforward solutions with dashboards and advanced reports. In telecommunications, for example, a drop in services consumption can be associated with an engineering problem rather than a churn behavior. In this case, a deep data analysis can drive the solution rather than a model development to predict churn. This could be a very isolated problem that does not demand a model but instead a very specific business action.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|领域知识

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数据科学家需要有很强的数学和统计技能来理解可用的数据,准备训练模型所需的数据,在训练和验证分析模型时采用多种方法,评估模型的结果,最后解释和解释模型的结果。例如,数据科学家需要了解问题,解释目标的可变性,并进行受控测试,以评估参数值对目标值变化的影响。数据科学家需要数学和统计技能来总结数据来描述过去的事件(称为描述性统计)。这些技能是获取样本的结果并将其推广到更大的人群所必需的(称为推论统计)。数据科学家还需要这些技能来拟合响应变量已知的模型,并基于此训练模型对未来结果进行分类、预测或估计(称为监督建模)。这些预测建模技能是数据科学中应用最广泛的技能之一


当业务条件不需要特定的事件,并且没有过去的行为来驱动受监督模型的训练时,就需要数学和统计。学习过程基于发现数据集中以前未知的模式(称为无监督建模)。没有目标变量,主要目标是提出一些见解,以帮助公司了解客户和业务场景。数据科学家在优化领域需要数学和统计学。这是指当存在约束和资源时,旨在为问题找到最优解决方案的模型。目标函数描述了可能的解决方案,这涉及到根据某些约束使用有限的资源。预测领域还需要数学和统计学,它是由模型组成的,以估计时间序列数据的未来值。根据过去一段时间、销售或消费的价值,可以根据过去的行为估计未来的价值。最后,计量经济学领域需要数学和统计学,将统计模型应用于经济数据,通常是面板数据或纵向数据,以突出经济关系的经验结果。这些模型被用来评估和发展计量经济学方法。文本挖掘领域需要数学和统计学。这是一个非常重要的分析领域,特别是现在,因为大多数可用的数据都是非结构化的。想象一下所有的社交媒体应用程序、媒体内容、书籍、文章和新闻。在非结构化、格式化的数据中有大量的信息。通过分析这种类型的数据,数据科学家可以推断主题的相关性,识别可能的内容集群,搜索特定的术语,等等。通过社交媒体上的文字数据识别顾客的情绪是一个非常热门的话题,叫做情绪分析

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|通信与可视化


要分析和传播数据科学所取得的成果,还有一项关键技能是必不可少的。在这个过程的最后,数据科学家需要交流结果。这种交流可以涉及到解释和解释模型的可视化。一幅画胜过千言万语。结果可以用于创建营销活动,提供对客户行为的洞察,引导业务决策和行动,改进流程,避免欺诈,降低风险,等等。一旦创建了模型的结果,数据科学家就会与公司的业务部门沟通如何使用结果来改进操作流程。为决策者提供见解是很重要的,这样他们就可以更好地解决所解决的业务问题


建立

模型。模型结果的每一部分都需要分配给一个可能的业务操作。业务部门必须根据模型的结果了解可能的解决方案,而数据科学家可以填补这一空白


数据科学家使用可视化演示专业知识和讲故事的能力来创建一个令人兴奋和吸引人的故事,讲述模型的结果如何应用于业务问题。有时候数据分析和数据可视化就足够了。分析数据可以帮助数据科学家理解问题和可能的解决方案,还有助于使用仪表板和高级报告驱动直接的解决方案。例如,在电信中,服务消耗的下降可能与工程问题有关,而不是与流失行为有关。在这种情况下,深度数据分析可以驱动解决方案,而不是模型开发来预测流失。这可能是一个非常孤立的问题,不需要模型,而需要非常具体的业务操作

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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

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

如果你也在 怎样代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning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。

统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning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。我们的专家在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面经验极为丰富,各种代写机器学习Statistical and Machine Learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的统计与机器学习Statistical and Machine Learning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|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Mathematics and Statistics

Data scientists need to have strong mathematics and statistics skills to understand the data available, prepare the data needed to train a model, deploy multiple approaches in training and validating the analytical model, assess the model’s results, and finally explain and interpret the model’s outcomes. For example, data scientists need to understand the problem, explain the variability of the target, and conduct controlled tests to evaluate the effect of the values of parameters on the variation of the target values.
Data scientists need mathematics and statistical skills to summarize data to describe past events (known as descriptive statistics). These skills are needed to take the results of a sample and generalize them to a larger population (known as inferential statistics). Data scientists also need these skills to fit models where the response variable is known, and based on that, train a model to classify, predict, or estimate future outcomes (known as supervised modeling). These predictive modeling skills are some of the most widely used skills in data science.

Mathematics and statistics are needed when the business conditions don’t require a specific event, and there is no past behavior to drive the training of a supervised model. The learning process is based on discovering previously unknown patterns in the data set (known as unsupervised modeling). There is no target variable and the main goal is to raise some insights to help companies understand customers and business scenarios.
Data scientists need mathematics and statistics in the field of optimization. This refers to models aiming to find an optimal solution for a problem when constraints and resources exist. An objective function describes the possible solution, which involves the use of limited resources according to some constraints. Mathematics and statistics are also needed in the field of forecasting that is comprised of models to estimate future values in time series data. Based on past values over time, sales, or consumption, it is possible to estimate the future values according to the past behavior. Finally, mathematics and statistics are needed in the field of econometrics that applies statistical models to economic data, usually panel data or longitudinal data, to highlight empirical outcomes to economic relationships. These models are used to evaluate and develop econometric methods.
Mathematics and statistics are needed in the field of text mining. This is a very important field of analytics, particularly nowadays, because most of the data available is unstructured. Imagine all the social media applications, media content, books, articles, and news. There is a huge amount of information in unstructured, formatted data. Analyzing this type of data allows data scientists to infer correlations about topics, identify possible clusters of contents, search specific terms, and much more. Recognizing the sentiments of customers through text data on social media is a very hot topic called sentiment analysis.

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The volume of available data today is unprecedented. And most important, the more information about a problem or scenario that is used, the more likely a good model is produced. Due to this data volume, data scientists do not develop models by hand. They need to have computer science skills to develop code, extract, prepare, transform, merge and store data, assess model results, and deploy models in production. All these steps are performed in digital environments. For example, with a tremendous increase in popularity, cloud-based computing is often used to capture data, create models, and deploy them into production environments.
At some point, data scientists need to know how to create and deploy models into the cloud and use containers or other technologies to allow them to port models to places where they are needed. Think about image recognition models using traffic cameras. It is not possible to capture the data and stream it from the camera to a central repository, train a model, and send it back to the camera to score an image. There are thousands of images being captured every second, and this data transfer would make the solution infeasible. The solution is to train the model based on a sample of data and export the model to the device itself, the camera. As the camera captures the images, the model scores and recognizes the image in real time. All these technologies are important to solve the problem. It is much more than just the analytical models, but it involves a series of processes to capture and process data, train models, generalize solutions, and deploy the results where they need to be. Image recognition models show the usefulness of containers, which packages up software code and all its dependencies so that the application runs quickly and reliably from one computing environment to another.

With today’s challenges, data scientists need to have strong computer science skills to deploy the model in different environments, by using distinct frameworks, languages, and storage. Sometimes it is necessary to create programs to capture data or even to expose outcomes. Programming and scripting languages are very important to accomplish these steps. There are several packages that enable data scientists to train supervised and unsupervised models, create forecasting and optimization models, or perform text analytics. New machine learning solutions to develop very complex models are created and released frequently, and to be up to date with new technologies, data scientists need to understand and use these all these new solutions.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|数学与统计


数据科学家需要有很强的数学和统计技能来理解可用的数据,准备训练模型所需的数据,在训练和验证分析模型时采用多种方法,评估模型的结果,最后解释和解释模型的结果。例如,数据科学家需要了解问题,解释目标的可变性,并进行受控测试,以评估参数值对目标值变化的影响。数据科学家需要数学和统计技能来总结数据来描述过去的事件(称为描述性统计)。这些技能是获取样本的结果并将其推广到更大的人群所必需的(称为推论统计)。数据科学家还需要这些技能来拟合响应变量已知的模型,并基于此训练模型对未来结果进行分类、预测或估计(称为监督建模)。这些预测建模技能是数据科学中应用最广泛的技能之一


当业务条件不需要特定的事件,并且没有过去的行为来驱动受监督模型的训练时,就需要数学和统计。学习过程基于发现数据集中以前未知的模式(称为无监督建模)。没有目标变量,主要目标是提出一些见解,以帮助公司了解客户和业务场景。数据科学家在优化领域需要数学和统计学。这是指当存在约束和资源时,旨在为问题找到最优解决方案的模型。目标函数描述了可能的解决方案,这涉及到根据某些约束使用有限的资源。预测领域还需要数学和统计学,它是由模型组成的,以估计时间序列数据的未来值。根据过去一段时间、销售或消费的价值,可以根据过去的行为估计未来的价值。最后,计量经济学领域需要数学和统计学,将统计模型应用于经济数据,通常是面板数据或纵向数据,以突出经济关系的经验结果。这些模型被用来评估和发展计量经济学方法。文本挖掘领域需要数学和统计学。这是一个非常重要的分析领域,特别是现在,因为大多数可用的数据都是非结构化的。想象一下所有的社交媒体应用程序、媒体内容、书籍、文章和新闻。在非结构化、格式化的数据中有大量的信息。通过分析这种类型的数据,数据科学家可以推断主题的相关性,识别可能的内容集群,搜索特定的术语,等等。通过社交媒体上的文字数据识别顾客的情绪是一个非常热门的话题,叫做情绪分析

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今天可用的数据量是前所未有的。最重要的是,所使用的关于问题或场景的信息越多,就越有可能产生一个好的模型。由于数据量很大,数据科学家不会手工开发模型。他们需要具备开发代码、提取、准备、转换、合并和存储数据、评估模型结果以及在生产中部署模型的计算机科学技能。所有这些步骤都在数字环境中执行。例如,随着越来越流行,基于云的计算经常用于捕获数据、创建模型,并将它们部署到生产环境中。在某种程度上,数据科学家需要知道如何创建和部署模型到云中,并使用容器或其他技术来允许他们将模型移植到需要的地方。想想使用交通摄像头的图像识别模型。不可能捕获数据并将其从相机传输到中央存储库,训练模型,并将其发送回相机以对图像进行评分。每秒钟都有成千上万的图像被捕获,这种数据传输将使解决方案变得不可行。解决方案是根据数据样本训练模型,并将模型导出到设备本身,即相机。当相机捕捉到图像时,模型实时对图像进行评分和识别。所有这些技术对解决这个问题都很重要。它不仅仅是分析模型,它还涉及到一系列的过程,以捕获和处理数据,训练模型,概括解决方案,并在需要的地方部署结果。图像识别模型显示了容器的有用性,它将软件代码及其所有依赖项打包,以便应用程序从一个计算环境快速可靠地运行到另一个计算环境


面对今天的挑战,数据科学家需要拥有强大的计算机科学技能,通过使用不同的框架、语言和存储在不同的环境中部署模型。有时需要创建程序来捕获数据甚至公开结果。编程和脚本语言对于完成这些步骤非常重要。有几个软件包使数据科学家能够训练有监督和无监督模型,创建预测和优化模型,或执行文本分析。用于开发非常复杂的模型的新的机器学习解决方案经常被创建和发布,为了跟上新技术的步伐,数据科学家需要理解和使用所有这些新的解决方案

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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。

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|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH1342

如果你也在 怎样代写概率与统计Probability and Statistics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。

概率涉及预测未来事件的可能性,而统计涉及对过去事件频率的分析。概率论主要是数学的一个理论分支,它研究数学定义的后果。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写概率与统计Probability and Statistics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。我们的专家在代写概率与统计Probability and Statistics方面经验极为丰富,各种代写概率与统计Probability and Statistics相关的作业也就用不着说。

我们提供的概率与统计Probability and Statistics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|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH1342

统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Dispersion, Skewness, and Kurtosis

Knowing the “central tendency” or locations of data points might not be sufficient to really understand the data that you are looking at. Dispersion measures help us understand how far apart the data are away from the center or from each other, while skewness and kurtosis are measures that describe features of the shape of the frequency plot of the data.

  1. Range and interquartile range: Range is the difference between the maximum and minimum. It quantifies the maximum distance between any two data points. The range is easy to calculate in $\mathrm{R}$ :
    $>\max$ (face_data\$rating) – $\min$ (face_data\$rating)
    [1] 99
    Clearly, the range is sensitive to outliers. Instead of using the minimum and maximum, we could use the difference between two quantiles to circumvent the problem of outliers. The interquartile range (IQR) calculates the difference between the third quartile and the first quartile. It quantifies a range for which $50 \%$ of the data falls within.

Thus $50 \%$ of the rating data lies within a range of 37 . The interquartile range is visualized in the boxplot, which we discuss later in this chapter.

  1. Mean absolute deviation: We can also compute the average distance that data values are away from the mean:
    $$
    M A D=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left|x_i-\bar{x}\right|
    $$ where $|\cdot|$ denotes the absolute value. $R$ does not have a built-in function for this, but $M A D$ can easily be computed in $\mathrm{R}$ :
  2. $>\operatorname{sum}(\operatorname{abs}(x-\operatorname{mean}(x))) /$ length $(x)$
  1. Mean squared deviation, variance, and standard deviation: Much more common than the mean absolute difference is the mean squared deviation about the mean:
    $$
    M S D=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(x_i-\bar{x}\right)^2
    $$
    It does the same as $M A D$, but now it uses squared distances with respect to the mean. The variance is almost identical to the mean squared deviation, since it is given by $s^2=\sum_{i=1}^n\left(x_i-\bar{x}\right)^2 /(n-1)=n \cdot M S D /(n-1)$. For small sample sizes the $M S D$ and variance are not the same, but for large sample sizes they are obviously very similar. The variance is often preferred over the $M S D$ for reasons that we will explain in more detail in Chap. 2 when we talk about the bias of an estimator. The sample standard deviation is $s=\sqrt{s^2}$. The standard deviation is on the same scale as the original variable, instead of a squared scale for the variance.

统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|A Note on Aggregated Data

In practice we might sometimes encounter aggregated data: i.e., data that you receive are already summarized. For instance, income data is often collected in intervals or groups: $[0,20,000$ ) euro, [20,000, 40, 000) euro, [40, 000, 60, 000) euro, etc., with a frequency $f_j$ for each group $j$. In the dataset face_data age was recorded in seven different age groups. Measures of central tendency and spread can then still be computed (approximately) based on such grouped data. For each group $j$ we need to determine or set the value $x_j$ as a value that helongs to the group, hefore we can compute these measures. For the example of age in the dataset face_data, the middlẽ valuee in eách intêrval may bé usêd, e.g., $x_1=21.5, x_2=30$, etc. For thẽ agê group “65 years and older”, such a midpoint is more difficult to set, but 70 years may be a reasonable choice (assuming that we did not obtain (many) people older than 75 years old). The mean and variance for grouped data are then calculated by
$$
\bar{x}=\frac{\sum_{k=1}^m x_k f_k}{\sum_{k=1}^m f_k}, \quad s^2=\frac{\sum_{k=1}^m\left(x_k-\bar{x}\right)^2 f_k}{\sum_{k=1}^m f_k-1}
$$
with $m$ the number of groups. Similarly, many of the other descriptive statistics that we mentioned above can also be computed using aggregated data. The average age and the standard deviation in age for the dataset face_data, using the aggregated data and the selected midpoints, are equal to $35.6$ and $11.75$ years, respectively.

统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH1342

概率与统计代考

统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|色散、偏度和峰度

.


知道“集中趋势”或数据点的位置可能不足以真正理解你正在查看的数据。色散度量帮助我们理解数据离中心或彼此的距离有多远,而偏度和峰度是描述数据频率图形状特征的度量

  1. 范围和四分位范围:范围是最大值和最小值之间的差。它量化了任意两个数据点之间的最大距离。这个范围很容易在$\mathrm{R}$:
    $>\max$ (face_data$rating) – $\min$ (face_data$rating)
    [1] 99
    中计算,显然,这个范围对异常值很敏感。我们可以使用两个分位数之间的差值来避免异常值的问题,而不是使用最小值和最大值。四分位间距(IQR)计算第三个四分位和第一个四分位之间的差值。它量化了$50 \%$的数据所处的范围。


因此,$50 \%$的评级数据位于37的范围内。四分位间的范围在箱线图中显示出来,我们将在本章后面讨论


平均绝对偏差:我们也可以计算数据值离平均值的平均距离:
$$
M A D=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left|x_i-\bar{x}\right|
$$,其中$|\cdot|$表示绝对值。$R$对此没有内置函数,但是$M A D$可以在$\mathrm{R}$中轻松计算:

  • $>\operatorname{sum}(\operatorname{abs}(x-\operatorname{mean}(x))) /$ length $(x)$
    1. 均方偏差、方差和标准差:比平均绝对差更常见的是关于平均值的均方偏差:
      $$
      M S D=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(x_i-\bar{x}\right)^2
      $$
      它的作用与$M A D$相同,但现在它使用相对于平均值的距离的平方。方差几乎与均方偏差相同,因为它是由$s^2=\sum_{i=1}^n\left(x_i-\bar{x}\right)^2 /(n-1)=n \cdot M S D /(n-1)$给出的。对于小样本量,$M S D$和方差是不一样的,但对于大样本量,它们显然非常相似。方差通常比$M S D$更受欢迎,原因我们将在第二章讨论估计量的偏差时详细解释。样本标准差为$s=\sqrt{s^2}$。标准差与原始变量的尺度相同,而不是方差的平方尺度。

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|A Note on Aggregated Data


    在实践中,我们有时可能会遇到聚合数据:也就是说,你收到的数据已经被汇总了。例如,收入数据通常按间隔或分组收集:$[0,20,000$)欧元,[20,000,40,000)欧元,[40,000,60,000)欧元等,每个组的频率为$f_j$$j$。在数据集中,face_data年龄记录在7个不同年龄组。根据这些分组数据,仍然可以(近似地)计算集中趋势和扩散的度量。对于每个组$j$,我们需要确定或设置值$x_j$作为属于该组的值,因此我们可以计算这些度量。对于数据集face_data中的年龄示例,eách intêrval中的middlẽ值可能是bé usêd,例如$x_1=21.5, x_2=30$等。对于thẽ agê“65岁及以上”组,这样的中点更难设置,但70岁可能是一个合理的选择(假设我们没有获得(很多)75岁以上的人)。分组数据的均值和方差由
    $$
    \bar{x}=\frac{\sum_{k=1}^m x_k f_k}{\sum_{k=1}^m f_k}, \quad s^2=\frac{\sum_{k=1}^m\left(x_k-\bar{x}\right)^2 f_k}{\sum_{k=1}^m f_k-1}
    $$
    和$m$组数计算。类似地,我们上面提到的许多其他描述性统计也可以使用聚合数据计算。使用聚合数据和所选中点,数据集face_data的平均年龄和年龄标准差分别等于$35.6$和$11.75$年

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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
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    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH352

    如果你也在 怎样代写概率与统计Probability and Statistics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。

    概率涉及预测未来事件的可能性,而统计涉及对过去事件频率的分析。概率论主要是数学的一个理论分支,它研究数学定义的后果。

    statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写概率与统计Probability and Statistics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。我们的专家在代写概率与统计Probability and Statistics方面经验极为丰富,各种代写概率与统计Probability and Statistics相关的作业也就用不着说。

    我们提供的概率与统计Probability and Statistics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|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH352

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Measurement Levels

    We have already seen a difference between gender and rating in their “type” of data. A bit more formally, often four different measurement levels are distinguished (Norman 2010):

    1. Nominal: Nominal data makes a distinction between groups (or sometimes even individuals), but there is no logical order to these groups. Voting is an example: there is a difference between those who vote, for instance, Democrat, or Republican, but it’s hard to say which is better or worse, or how much better or worse. Nominal data is often encoded as a factor in R. When a variable is encoded as a factor in $\mathrm{R}$, which can be forced by using the as. factor () function, the values that the variable can take are stored separately by $\mathrm{R}$ and are referred to as the different levels of the factor.
    2. Ordinal: Ordinal data also distinguishes groups or individuals, but now imposes an order. An example is the medals won at a sports event: Gold is better than Silver, but it’s unclear how much better.
    3. Interval: The interval scale distinguishes groups (or actually, often individuals), imposes an order, and provides a magnitude of the differences in some unit. For example, we can say that the Gold winner has a score of $0 \mathrm{~s}$, the Silver winner $10 \mathrm{~s}$ (being $10 \mathrm{~s}$ slower), and the Bronze winner $12 \mathrm{~s}$.
    4. Ratio: This contains all of the above, but now also imposes a clear reference point or ” 0 “. The interval scale level does not really allow one to say whether the Gold winner was “twice as fast” as the Silver winner; we know she was 10 s faster, but we don’t know how long the total race took. If we measure the speed from the start of the race, we have a fixed ” 0 “, and we can meaningfully state things like: “the winner was twice as fast as the Bronze medalist.”

    Note that each consecutive measurement level contains as much “information”-in a fairly loose sense of the word-as the previous one and more. As a consequence of this, note that if you have (e.g.) ratio data, you could summarize it into nominal data, but not the other way around. We can see this in our dataset for the variable age: while age could have been recorded as a ratio variable (in years), our dataset contains age as an ordinal variable: it only specifies the age group a specific person belongs to. Operations that are meaningful on ratio data (such as addition and multiplication) are often nonsensical on nominal or ordinal data.

    Nominal and ordinal data are often called categorical data, while interval and ratio data are referred to as numerical data. We also make a distinction between continuous and discrete numerical data. Theoretically, continuous variables can assume any value. This means that the continuous variable can attain any value between two different values, no matter how close the two values are. For discrete variables this would be untrue. ${ }^{10}$ Examples of continuous variables are temperature, weight, and age, while discrete data is often related to counts, like the number of text messages, accidents, microorganisms, students, etc. We will return to measurement levels later in this chapter when we describe which summaries and visualizations are well-suited for measurements of a specific level.

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Central Tendency

    When we work with numerical data, we often want to know something about the “central value” or “middle value” of the variable, also referred to as the location of the data. Here we have several measures that are often used:

    1. Arithmetic mean: The arithmetic mean of a set of numbers, which is often denoted $\bar{x}$ when we are referring to the sample mean of a variable $x$, is given by:
      $$
      \bar{x}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i
      $$
      where $n$ is the total number of observed units, and $x_i$ the score on variable $x$ by unit $i$. Note that all data points weigh equally in computing the mean, and that it is affected quite a bit by extreme values or outliers. In $R$ we can use the build-in $R$ function mean () to compute the mean of a variable.
    2. Mode: The mode is merely the most frequently occurring value. And yes, there might be multiple modes. $\mathrm{R}$ does not have a built in function to compute it, so let’s write our own:

    The code above introduces a number of new concepts. Here, in the first line, we create a new function called getmode, which takes the argument $\mathrm{v}$. In the second line the function unique is used to generate a vector containing all the unique elements of the vector $\mathrm{v}$. The next line, which is a bit involved, creates a table of the counts of each of the unique elements of $\mathrm{v}$, and subsequently selects the highest value with the highest count. ${ }^{14}$ Thus, the function eventually returns the value of thee mode, not how often that spécific value occurred. ${ }^{15}$

    1. Median: The median is a value that divides the ordered data from small to large (or large to small) into two equal parts: $50 \%$ of the data is below the median and $50 \%$ is above. The median is not necessarily a value that is present in the data. Practically, we sort the data and choose the middle-most value when $n$ is odd, or the average of the two middle values when $n$ is even. Hence, the median of the data $2,5,6,4$ (which, when ordered is $2,4,5,6$ ) is $4.5$. In $R$ you can use the function median ().
    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|MATH352

    概率与统计代考

    统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|测量水平

    .


    我们已经在他们的数据“类型”中看到了性别和评级之间的差异。更正式一点,通常有四种不同的测量级别(Norman 2010):

    1. 标称数据:标称数据在组(有时甚至是个体)之间进行区分,但这些组之间没有逻辑顺序。投票就是一个例子:投票的人之间是有区别的,比如,民主党或共和党,但很难说哪个更好或更坏,或者好多少或坏多少。标称数据通常被编码为r中的因子。当变量被编码为$\mathrm{R}$中的因子时,可以使用as。Factor()函数中,变量可以取的值由$\mathrm{R}$单独存储,称为因子的不同级别。
    2. Ordinal:序数数据也区分群体或个体,但现在施加了一个顺序。一个例子是在体育比赛中获得的奖牌:金牌比银牌好,但不清楚好多少。
    3. 区间:区间尺度区分群体(实际上,通常是个体),施加一个顺序,并提供某个单位中差异的大小。例如,我们可以说金牌获得者的分数是$0 \mathrm{~s}$,银牌获得者的分数是$10 \mathrm{~s}$(比$10 \mathrm{~s}$慢),铜牌获得者的分数是$12 \mathrm{~s}$。区间尺度水平并不能真正允许人们说金牌获得者是否比银牌获得者“快一倍”;我们知道她比她快了10秒,但我们不知道全程花了多长时间。如果我们从比赛开始开始测量速度,我们就会得到一个固定的“0”,我们就可以有意义地陈述如下内容:“获胜者的速度是铜牌获得者的两倍。”


    请注意,每个连续的测量级别包含的“信息”(这个词的含义相当宽泛)与前一个级别相同,甚至更多。因此,请注意,如果您有(例如)比率数据,您可以将其总结为名义数据,而不是反过来。我们可以在年龄变量的数据集中看到这一点:虽然年龄可以被记录为比率变量(以年为单位),但我们的数据集包含年龄作为序号变量:它只指定特定的人所属的年龄组。对比率数据(如加法和乘法)有意义的操作在名义或序数数据上通常是无意义的


    标称数据和序数数据通常被称为分类数据,而区间数据和比率数据被称为数值数据。我们还区分了连续和离散的数值数据。理论上,连续变量可以假设任何值。这意味着连续变量可以获得两个不同值之间的任何值,无论这两个值有多接近。对于离散变量,这是不成立的。${ }^{10}$连续变量的例子有温度、重量和年龄,而离散数据通常与计数有关,如短信的数量、事故、微生物、学生等。在本章后面,当我们描述哪些摘要和可视化非常适合特定级别的度量时,我们将返回到度量级别

    统计代写|概率与统计作业代写概率统计代考|集中趋势

    .


    当我们处理数值数据时,我们通常想知道变量的“中心值”或“中间值”,也被称为数据的位置。这里我们有几个经常使用的度量:

    1. 算术平均数:一组数字的算术平均数,当我们提到变量$x$的样本平均数时,通常表示为$\bar{x}$,由:
      $$
      \bar{x}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i
      $$
      给出,其中$n$是观察到的单位的总数,$x_i$是单位$i$对变量$x$的得分。请注意,在计算平均值时,所有数据点的权重是相等的,并且它受到极端值或异常值的很大影响。在$R$中,我们可以使用内置的$R$函数mean()来计算变量的平均值。
    2. 模式:模式只是出现频率最高的值。是的,可能有多种模式。$\mathrm{R}$没有内置函数来计算它,所以让我们自己编写:


    上面的代码引入了一些新概念。这里,在第一行中,我们创建了一个名为getmode的新函数,它接受参数$\mathrm{v}$。在第二行中,unique函数用于生成一个包含向量$\mathrm{v}$的所有惟一元素的向量。下一行有点复杂,它创建了$\mathrm{v}$中每个惟一元素的计数的表,然后选择具有最高计数的最高值。${ }^{14}$因此,函数最终返回thee模式的值,而不是spécific值出现的频率。${ }^{15}$

    1. 中位数:中位数是将有序数据由小到大(或由大到小)分成相等的两部分的值:$50 \%$的数据在中位数以下,$50 \%$在中位数以上。中位数不一定是数据中存在的值。实际上,我们对数据进行排序,当$n$为奇数时选择中间最多的值,或者当$n$为偶数时选择中间两个值的平均值。因此,数据$2,5,6,4$(按顺序为$2,4,5,6$)的中位数是$4.5$。在$R$中,您可以使用函数median()。
    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考 请认准statistics-lab™

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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。

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    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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    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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    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。

    R语言代写问卷设计与分析代写
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    概率涉及预测未来事件的可能性,而统计涉及对过去事件频率的分析。概率论主要是数学的一个理论分支,它研究数学定义的后果。

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    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Getting Started with R

    $R$ is a programming language: you can write code and have $R$ execute that code. $R$ is very well suited for analyzing data, and has many statistical operations build-in, but in the end it can be used to built all kinds of things. However, in this book we will mainly use it for analyzing data.

    There are many different ways in which you can use R. One way is to use what is called the R console, which is shown in Fig. 1.1. The console comes with any default installation of $\mathrm{R}$ that you can find at https://www.r-project.org. You can use this console to type in $\mathrm{R}$ commands, and execute them line by line. The figure shows the execution of the line print ( “hello world” ) which prints the string “hello world” to the screen. Everything you do within a session (thus, without closing the console) will be remembered; if you close the console you will lose the work you have not saved explicitly.

    The console is, however, not the easiest way of working with $\mathrm{R}$. There are two often used alternative ways of using R:

    1. Using a code editor: You can use any text/code editor, such as TextMate or Sublime text to write and store the R (analysis) code that you end up writing. Good code editors will allow you to run the code directly from the editor by sending it to the $\mathrm{R}$ console. If you have already programmed in some other language using a code editor that supports $\mathrm{R}$ this might be your best option.
    2. Using a graphical user interface: You can also use a point and click solution such as RStudio. For downloads see https://www.rstudio.com. RStudio is preferred by many of our students, and hence we explain installing and using RStudio in more detail in the additional materials at the end of this Chapter.

    RStudio is very popular these days, but this book is not tied to using RStudio. Find something you are comfortable with and get used to it. In the end, it’s all a matter of preference.

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Scalars, Vectors, Matrices, Data.frames, Objects

    The data. Erame is just one of the many objects that $\mathrm{R}$ supports. ${ }^7$ We can easily create other types of objects. For example, if we run:
    $>$ id $<-10$ we create the object called $i \mathrm{a}$, which is a variable containing the value 10 . The object id lives outside or next to our dataset. Thus object id should not be confused with the column id in our dataset. Just as with our dataset (the face_data object), we can easily inspect our new object by just typing its name: $>$ id
    [1] 10
    To see the column id we should have used the R code

    face_data\$id
    indicating that the column id lives in the data frame face_data.
    To gain some more understanding regarding $\mathrm{R}$ objects and their structure, we will dig a bit deeper into the face data object. The face data object is of type data. frame, which itself can be thought of as an extension of another type of object called a matrix. ${ }^8$ A matrix is a collection of numbers ordered by rows and columns. To illustrate, the code below creates a matrix called $M$ consisting of three rows and three columns using the matrix() function. We populate this matrix using the values $1,2, \ldots, 9$ which we generate with the $c(1: 9)$ command. ${ }^9$

    The data. frame object is similar to the matrix object, but it can contain different types of data (both numbers and strings), and it can contain column names: we often call these variable names.

    We can access different elements of a matrix in multiple ways. This is called indexing. Here are some examples:

    Both a row or a column of numbers is called a vector, and a single numerical entry of a vector is called a scalar. Hence, the object id that we defined above was a scalar (a single number) while the command $c(1: 9)$ generates a vector. Note that “under the hood” $\mathrm{R}$ always works using vectors, which explains the [1] in front of the value of $i d$ when we printed it: $R$ is actually printing the first element of the vector $i d$.

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|STA312

    概率与统计代考

    统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|从R开始

    $R$是一种编程语言:您可以编写代码并让$R$执行代码。$R$非常适合用于分析数据,并且内置了许多统计操作,但最终它可以用于构建各种各样的东西。然而,在本书中,我们将主要使用它来分析数据 有许多不同的方法可以使用R,一种方法是使用所谓的R控制台,如图1.1所示。控制台附带$\mathrm{R}$的任何默认安装,您可以在https://www.r-project.org上找到它们。您可以使用这个控制台输入$\mathrm{R}$命令,并逐行执行它们。该图显示了行打印(“hello world”)的执行情况,它将字符串“hello world”打印到屏幕上。您在会话中所做的一切(因此,无需关闭控制台)将被记住;如果你关闭控制台,你将丢失你没有显式保存的工作 但是,控制台并不是使用$\mathrm{R}$的最简单的方法。通常有两种使用R的替代方法:


    使用代码编辑器:您可以使用任何文本/代码编辑器,例如TextMate或Sublime文本来编写和存储您最终编写的R(分析)代码。好的代码编辑器将允许您通过将代码发送到$\mathrm{R}$控制台直接从编辑器运行代码。如果您已经使用支持$\mathrm{R}$的代码编辑器用其他语言进行编程,那么这可能是您的最佳选择。使用图形用户界面:您也可以使用点和单击解决方案,如RStudio。下载请参见https://www.rstudio.com。RStudio被我们的许多学生所偏爱,因此我们将在本章末尾的附加材料中更详细地解释安装和使用RStudio


    RStudio现在非常流行,但是这本书与使用RStudio无关。找一些你觉得舒服的东西,然后习惯它。最后,这都是一个偏好的问题

    统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|标量,向量,矩阵,数据。帧,对象

    数据。Erame只是$\mathrm{R}$支持的众多对象之一。${ }^7$我们可以轻松地创建其他类型的对象。例如,如果我们运行:
    $>$ id $<-10$,我们将创建一个名为$i \mathrm{a}$的对象,它是一个包含值10的变量。对象id位于数据集的外部或旁边。因此,对象id不应该与数据集中的列id混淆。就像我们的数据集(face_data对象)一样,我们可以很容易地检查我们的新对象,只需输入它的名称:$>$ id
    [1] 10
    要查看列id,我们应该使用R代码

    face_data$id
    表示列id位于数据帧face_data中。为了对$\mathrm{R}$对象及其结构有更多的了解,我们将更深入地挖掘face数据对象。face数据对象的类型是data。框架,它本身可以被认为是另一种叫做矩阵的对象的扩展。${ }^8$矩阵是按行和列排序的数字的集合。为了说明这一点,下面的代码使用matrix()函数创建了一个名为$M$的矩阵,由三行三列组成。我们使用使用$c(1: 9)$命令生成的值$1,2, \ldots, 9$填充这个矩阵。${ }^9$

    数据。Frame对象类似于matrix对象,但是它可以包含不同类型的数据(数字和字符串),并且它可以包含列名:我们通常称这些变量为变量名 我们可以用多种方式访问矩阵的不同元素。这叫做索引。下面是一些例子:


    一行或一列的数字都被称为矢量,矢量的单个数字条目被称为标量。因此,我们在上面定义的对象id是一个标量(一个数字),而命令$c(1: 9)$生成一个向量。注意,“底层”$\mathrm{R}$总是使用向量工作,这解释了当我们打印$i d$值时,[1]在它前面:$R$实际上打印的是向量$i d$的第一个元素

    统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考 请认准statistics-lab™

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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

    统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|STAT7124

    如果你也在 怎样代写抽样理论sampling theory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。

    抽样调查是一种非全面调查,根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查,并运用概率估计方法,根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。

    statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样理论sampling theory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。我们的专家在代写抽样理论sampling theory方面经验极为丰富,各种代写抽样理论sampling theory相关的作业也就用不着说。

    我们提供的抽样理论sampling theory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|抽样理论作业代写sampling theory 代考|STAT7124

    统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|Circumstantial Property

    A property is said to be circumstantial when it depends on conditions that we are not necessarily able to control; it is the conjuncture. A few examples are:

    • A change in moisture content in a coal shipment
    • A change in stream flow rate feeding a SAG mill
    • A change in the particle size distribution of an iron ore shipment
    • A change in density between fragments
    • A material balance going from acceptable to unacceptable
    • A reconciliation between the mine and the plant going from good to bad
    • Your blood pressure going from good to bad
    • Your child losing ground on his understanding of mathematics
    • Parents always fighting one another, and so on.
      There are millions of examples in our lives. There is nothing much you can do about these undesirable effects. The only thing you could do is to change the structural property that is creating all these problems in the first place.
      The conclusion is clear: a structural property will remain true, unless you change:
    • A poor sampling protocol
    • Change a faulty sampling system
    • Change an inappropriate analytical procedure
    • Install a weightometer on a conveyor belt that is no longer than 100 meters
    • Eliminate a wishful cutoff grade at the mine
    • Give a reliable textbook to your child losing ground in mathematics and explain to him how to use it, and so on.

    Remember, a structural property can be relied upon. However, a circumstantial property cannot be relied upon and strictly depends on chance. Therefore, too much emphasis on solving effects of a cause is often a loss of time and money; it is an exercise in futility that invariably leads to conflict and a sentiment of being useless. It is important to know that accuracy has a secondary circumstantial property. For instance, it could happen that an incorrect sampling operation is also accurate; nevertheless, it is dangerous to rely or speculate on such an incorrect sampling operation.

    It is of the utmost importance to place emphasis on identifying structural properties. Invest resources in finding the cause of a problem instead of reacting to its effects; that way you will be more likely to live happy.

    统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|The Primary Structural Property of Sampling Correctness

    Now a new problem comes forth, which is a problem of judgment: we have the choice between measuring the precision and accuracy of a given sampling protocol or deciding upon the precision and correctness of a given sampling protocol. The difference between these two alternatives is of prime importance as only the second alternative provides a safe solution. The reader should clearly appreciate this difference because the choice of the right or wrong sampling strategy depends on it. In sampling, there are many technical errors and we are already familiar with most of them (e.g., Fundamental Sampling Error [FSE], Grouping and Segregation Error [GSE], Heterogeneity Fluctuation Error $[H F E]$, Increment Delimitation Error [IDE], Increment Extraction Error [IEE], Increment Preparation Error [IPE], etc.). We also know how to deal with them, but judgment errors are of equal importance, often have disastrous consequences, and we really do not know how to deal with them. Examples of such judgement mistakes are many, especially with people trying to quantify FSE using routine replicate samples: they call this exercise “the calibration of Pierre Gy’s formula,” which is a very debatable exercise mixing oranges and apples, which is typical of empirical approaches and a favorite of many statisticians.

    If correctness is a structural property of the sampling process, it means that it is an intrinsic property of this process, as long the integrity of the equipment is not damaged. Sampling correctness does not depend on circumstances external to the sampling process over which we have no control, such as the properties of the material to be sampled. Thus, we can state that sampling correctness is a primary quality of a sampling process over which we may have control.

    On the contrary, accuracy is the circumstantial property of a sampling process, and depends on various factors such as:

    • Respect for the conditions of sampling correctness
    • Properties of the material to be sampled over which we have no control.

    Consequently, we can state that accuracy is a secondary property if compared to correctness. We cannot directly control accuracy, but we can directly control correctness, which makes us wonder about the effectiveness of performing bias tests to control the validity of a sampling protocol or a sampling device.

    A correct sampling process is always accurate; however, an incorrect sampling process can be circumstantially accurate today, unacceptably biased in one direction tomorrow, and unacceptably biased in the other direction after tomorrow. Gambling over the accuracy of an incorrect sampling process is not recommended, unless your objective is to lose money. Someone often told me “I know this sampling device is incorrect, however it is accurate enough for my applications”; such a statement is very dangerous because a bias in sampling is never constant due to the transient nature of segregation. Basically, someone does not know if the incorrect sampling device is accurate enough as they have no clue what circumstances are going to show up.

    Several standards committees have made recommendations to control accuracy. We strongly disagree with them and recommend instead to control correctness, which is the primary objective; then, and only then, acceptable accuracy may be the reward.

    统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|STAT7124

    抽样调查代考

    统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|间接属性

    .采样理论 .采样理论代考|


    当一个属性依赖于我们不一定能够控制的条件时,它被称为环境属性;这就是结合点。一些例子是:

    • 煤炭运输中的水分变化
    • 给SAG磨的流量变化
    • 铁矿石运输中颗粒大小分布的变化
    • 碎片之间的密度变化
    • 物料平衡从可接受到不可接受
    • 煤矿和工厂之间的调和从好到坏
    • 你的血压从好到坏
    • 你的孩子在他的理解上失去了基础父母之间总是吵架,诸如此类。在我们的生活中有成千上万的例子。对于这些不良影响,你无能为力。你唯一能做的就是改变结构性质因为它在一开始就造成了这些问题。
    • 改变有问题的采样系统
    • 改变不适当的分析程序
    • 在传送带上安装一个重量计,长度不超过100米
    • 消除矿山的一个一心一气的边界等级
    • 给你数学落后的孩子一本可靠的教科书,并向他解释如何使用它,等等记住,结构属性是可以依赖的。然而,间接财产不能依赖,而完全取决于偶然。因此,过分强调解决一个原因的影响往往是时间和金钱的损失;这是一种徒劳的做法,总是会导致冲突和一种无用的感觉。重要的是要知道准确性有一个次要的环境属性。例如,不正确的抽样操作也可能是准确的;然而,依赖或推测这种不正确的抽样操作是危险的强调结构性质的识别是极其重要的。把资源投入到寻找问题的原因上,而不是对问题的后果做出反应;这样你就更有可能过得快乐
      统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|采样正确性的主要结构性质
      现在,一个新的问题出现了,这是一个判断的问题:我们可以选择是测量给定采样协议的精度和准确性,还是决定给定采样协议的精度和正确性。这两种选择之间的区别是最重要的,因为只有第二种选择提供了安全的解决方案。读者应该清楚地认识到这种差异,因为选择正确或错误的抽样策略取决于它。在抽样中,有很多技术误差,我们已经熟悉其中的大部分(如基本抽样误差[FSE],分组和分离误差[GSE],异质性波动误差$[H F E]$,增量定界误差[IDE],增量提取误差[IEE],增量准备误差[IPE]等)。我们也知道如何处理它们,但判断错误同样重要,往往会产生灾难性的后果,而我们真的不知道如何处理它们。这种判断错误的例子很多,特别是当人们试图使用常规重复样本来量化FSE时:他们称这种做法为“Pierre Gy’s formula的校准”,这是一种混合了橘子和苹果的非常有争议的做法,是典型的经验方法,也是许多统计学家的最爱如果正确性是采样过程的结构属性,那就意味着它是这个过程的内在属性,只要设备的完整性不被破坏。采样的正确性不依赖于我们无法控制的采样过程之外的环境,例如被采样材料的性质。因此,我们可以说,采样正确性是我们可以控制的采样过程的一个基本质量相反,精度是采样过程的间接性质,取决于各种因素,如
      • 尊重采样正确性的条件
      • 我们无法控制的被采样材料的属性。

      因此,我们可以说,如果与正确性相比,准确性是一个次要的属性。我们不能直接控制精度,但我们可以直接控制正确性,这让我们怀疑执行偏差测试来控制采样协议或采样设备的有效性正确的采样过程总是准确的;然而,一个不正确的抽样过程可能在今天的情况下是准确的,在明天的一个方向上是不可接受的偏差,在明天的另一个方向上是不可接受的偏差。除非你的目的是赔钱,否则不建议在一个不正确的采样过程的准确性上冒险。有人经常对我说:“我知道这个采样装置是不正确的,但它对我的应用程序来说是足够准确的”;这种说法是非常危险的,因为由于分离的短暂性,采样中的偏差从来都不是恒定的。基本上,人们不知道不正确的采样设备是否足够准确,因为他们不知道会出现什么情况几个标准委员会已经提出了控制准确性的建议。我们强烈反对他们的观点,并建议控制正确性,这是主要目标;然后,只有在那时,可接受的准确性可能是奖励
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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。

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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。

    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
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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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    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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