分类: 统计作业

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STAT4102

如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

贝叶斯分析,一种统计推断方法(以英国数学家托马斯-贝叶斯命名),允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合,以指导统计推断过程。

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  • 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|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STAT4102

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different

Consider the experiment of rolling two fair dice. There are many different outcomes of interest for this experiment including the following:

  • The sum of the two dice rolled (let’s call this outcome $X$ ).
    The highest number die rolled (let’s call this outcome $Y$ ).
    These two different outcomes of interest have different sets of elementary events.
    Outcome $X$ has eleven elementary events: 2,3,4,5,6,7,8,9,10, 11, 12 .
  • Outcome $Y$ has six elementary events: 1, 2, 3, 4, 5, 6 .
    If we are not careful about specifying the particular outcome of interest for the experiment, then there is the potential to introduce genuine ambiguity when calculating probabilities.

For example, consider the elementary event ” 2 .” What is the probability of observing this event for this experiment? In other words what is $P(2)$ ? The answer depends on whether we are considering outcome $X$ or outcome $Y$ :

  • For outcome $X$, the probability $P(2)$ is $1 / 36$ because there are 36 different ways to roll two dice and only one of these, the roll $(1,1)$, results in the sum of the dice being 2 .
  • For outcome $Y$, the probability $P(2)$ is $1 / 12$ because of the 36 different ways to roll two dice there are three ways, the rolls $(1,2),(2,1)$ and $(2,2)$, that result in the highest number rolled being 2 .
    Because of this ambiguity it is common practice, when there are different outcomes of interest for the same experiment to include some notation that identifies the particular outcome of interest when writing down probabilities. Typically, we would write $P(X=2)$ or $P(Y=2)$ instead of just $P(2)$.

The notation extends to events that comprise more than one elementary event. For example, consider the event $E$ defined as “greater than 3”:

  • For outcome $X$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6,7,8,9,10,11,12}$.
  • For outcome $Y$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6}$.
    We calculate the probabilities as
  • For event $X, P(E)=11 / 12$.
  • For event $Y, P(E)=3 / 4$.
    Typically we would write $P(X=E)$ or $P(X \geq 3)$ for the former and $P(Y=E)$ or $P(Y \geq 3)$ for the latter.
    In this example the outcomes $X$ and $Y$ can be considered as variables whose possible values are their respective set of elementary events. In general, if there is not an obviously unique outcome of interest for an experiment, then we need to specify each outcome of interest as a named variable and include this name in any relevant probability statement.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Distributions

Consider the experiment of selecting a contractor to complete a piece of work for you. We are interested in the outcome “quality of the contractor.” Since, as discussed in Box 5.5, this is just one of many possible outcomes of interest for this experiment (others might be price of contractor, experience of contractor, etc.) it is safest to associate a variable name, say $Q$, with the outcome “quality of the contractor.” Let us assume that the set of elementary events for $Q$ is {very poôr, poōr, averāge, good, very good}.

On the basis of our previous experience with contractors, or purely based on subjective judgment, we might assign the probabilities to these elementary events for $Q$ as shown in the table of Figure 5.2(a). Since the numbers are all between 0 and 1 , and since they sum to 1 , this assignment is a valid probability measure for $Q$ (i.e., for the experiment with outcome $Q$ ) because it satisfies the axioms.

A table like the one in Figure 5.2(a), or equivalent graphical representations like the ones in Figure 5.2(b) and Figure 5.2(c), is called a probability distribution. In general, for experiments with a discrete set of elementary events:There is a very common but somewhat unfortunate notation for probability distributions. The probability distribution for an outcome such as $Q$ of an experiment is often written in shorthand as simply: $P(Q)$. If there was an event referred to as $Q$ then the expression $P(Q)$ is ambiguous since it refers to two very different concepts. Generally it will be clear from the context whether $P(Q)$ refers to the probability distribution of an outcome $Q$ or whether it refers to the probability of an event $Q$.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STAT4102

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different

考虑掷两个公平骰子的实验。这个实验有许多不同的感兴趣的结果,包括:

  • 掷出的两个骰子的总和(我们称这个结果为X)。
    掷出的最高点数(我们称这个结果为是的)。
    这两种不同的兴趣结果具有不同的基本事件集。
    结果X有十一个基本事件:2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。
  • 结果是的有六个基本事件:1、2、3、4、5、6。
    如果我们在指定实验感兴趣的特定结果时不小心,那么在计算概率时就有可能引入真正的歧义。

例如,考虑基本事件“2”。对于这个实验,观察到这个事件的概率是多少?换句话说,什么是磷(2)? 答案取决于我们是否考虑结果X或结果是的 :

  • 对于结果X, 概率磷(2)是1/36因为掷两个骰子有 36 种不同的方法,而其中只有一种,掷骰子(1,1),结果骰子的总和为 2 。
  • 对于结果是的, 概率磷(2)是1/12因为掷两个骰子有 36 种不同的方式,所以有三种方式,掷骰子(1,2),(2,1)和(2,2),这导致滚动的最高数字为 2 。
    由于这种模糊性,通常的做法是,当同一实验有不同的感兴趣结果时,在写下概率时包含一些标识感兴趣的特定结果的符号。通常,我们会写磷(X=2)或者磷(是的=2)而不仅仅是磷(2).

该符号扩展到包含多个基本事件的事件。例如,考虑事件和定义为“大于 3”:

  • 对于结果X, 事件是和等于4,5,6,7,8,9,10,11,12.
  • 对于结果是的, 事件是和等于4,5,6.
    我们计算概率为
  • 活动X,磷(和)=11/12.
  • 活动是的,磷(和)=3/4.
    通常我们会写磷(X=和)或者磷(X≥3)对于前者和磷(是的=和)或者磷(是的≥3)对于后者。
    在这个例子中,结果X和是的可以被认为是变量,其可能值是它们各自的基本事件集。一般来说,如果一个实验没有明显独特的感兴趣的结果,那么我们需要将每个感兴趣的结果指定为一个命名变量,并将这个名称包含在任何相关的概率陈述中。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Distributions

考虑选择承包商为您完成一项工作的实验。我们对结果“承包商的质量”感兴趣。因为,正如方框 5.5 中所讨论的,这只是该实验的许多可能感兴趣的结果之一(其他可能是承包商的价格、承包商的经验等)。关联变量名称是最安全的,比如问,结果是“承包商的质量”。让我们假设一组基本事件问是 {非常差,差,平均,好,非常好}。

根据我们以前与承包商的经验,或纯粹基于主观判断,我们可能会为这些基本事件分配概率问如图 5.2(a) 的表格所示。由于这些数字都在 0 和 1 之间,并且它们的总和为 1 ,因此该分配是有效的概率度量问(即,对于有结果的实验问) 因为它满足公理。

类似于图 5.2(a) 中的表格,或类似图 5.2(b) 和图 5.2(c) 中的等效图形表示,称为概率分布。一般来说,对于一组离散的基本事件的实验:概率分布有一个非常常见但有点不幸的符号。结果的概率分布,例如问of an Experiment 通常简写为:磷(问). 如果有一个事件被称为问然后表达式磷(问)是模棱两可的,因为它指的是两个非常不同的概念。一般来说,从上下文中可以清楚地看出是否磷(问)指结果的概率分布问还是指事件发生的概率问.

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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|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STATS3023

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贝叶斯分析,一种统计推断方法(以英国数学家托马斯-贝叶斯命名),允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合,以指导统计推断过程。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STATS3023

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge

Consider the following two statements:

  1. There is a $50.9 \%$ chance that a new born baby in the United Kingdom is a girl.
  2. There is a $5 \%$ chance of the Spurs winning the FA Cup next year.
    On the surface there seems to be no doubt that statement 1 is explained by a frequentist argument: Over the last 100 years $50.9 \%$ of all births recorded in the United Kingdom have been girls.

There is also no doubt that statement 2 has no such frequentist explanation (and hence must be subjective) since there is only one FA Cup next year, and we cannot somehow play the tournament many times in the same year and count the number of occasions on which the Spurs win.

But if we dig a little deeper here, things get rather murky. The $50.9 \%$ figure in statement 1 is actually based on many years of data that may disguise crucial trend information.

Suppose we discover that the percentage of girls born is increasing; say a hundred years ago $48.5 \%$ of babies were girls compared with $51.2 \%$ last year. Then surely the probability of a randomly selected newborn being a girl now is higher than $50.9 \%$ (and higher than $51.2 \%$ if the figures have been steadily increasing). And what exactly do we mean by a “randomly” selected baby. Surely, what we are interested in are specific babies such as “the next baby born to Mrs. Roberts of 213 White Hart Lane, London N17.” In that case the frequency data may need to be adjusted to take account of specific factors relevant to Mrs. Roberts. Both the general trend adjustments and the case specific adjustments here clearly require the subjective judgment of relevant experts. But that means, according to the frequentists, that their own approach is no longer valid since, as we saw earlier:

  • The measure cannot be validated
  • Different experts will give different subjective measures

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability

In discussing the difference between the frequentist and subjective approaches to measuring uncertainty, we were careful in Chapter 4 not to mention the word probability. That is because we want to define probability in such a way that it makes sense for whatever reasonable approach to measuring uncertainty we choose, be it frequentist, subjective, or even an approach that nobody has yet thought of. To do this in Section $5.2$ we describe some properties (called axioms) that any reasonable measure of uncertainty should satisfy; then we define probability as any measure that satisfies those properties. The nice thing about this way of defining probability is that not only does it avoid the problem of vagueness, but it also means that we can have more than one measure of probability. In particular, we will see that both the frequentist and subjective approaches satisfy the axioms, and hence both are valid ways of defining probability.

In Section $5.3$ we introduce the crucial notion of probability distributions. In Section $5.4$ we use the axioms to define the crucial issue of independence of events. An especially important probability distribution-the Binomial distribution-which is based on the idea of independent events, is described in Section 5.5. Finally in Section $5.6$ we will apply the lessons learned in the chapter to solve some of the problems we set in Chapter 2 and debunk a number of other probability fallacies.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|STATS3023

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge

考虑以下两个陈述:

  1. 有一个50.9%在英国刚出生的婴儿是女孩的可能性。
  2. 有一个5%马刺明年有机会赢得足总杯。
    从表面上看,似乎毫无疑问,陈述 1 可以通过一个常客论点来解释:过去 100 年50.9%在英国记录的所有新生儿中都是女孩。

毫无疑问,陈述 2 没有这样的常客解释(因此必须是主观的),因为明年只有一个足总杯,我们不能以某种方式在同一年多次参加锦标赛并计算场次的次数马刺队获胜。

但是,如果我们在这里再深入一点,事情就会变得相当模糊。这50.9%声明 1 中的数字实际上是基于多年的数据,这些数据可能会掩盖关键的趋势信息。

假设我们发现出生女孩的百分比正在增加;说一百年前48.5%的婴儿是女孩51.2%去年。那么现在随机选择的新生儿成为女孩的概率肯定高于50.9%(并且高于51.2%如果数字一直在稳步增长)。我们所说的“随机”选择的婴儿究竟是什么意思。当然,我们感兴趣的是特定的婴儿,例如“伦敦 N17 白鹿巷 213 号罗伯茨夫人所生的下一个婴儿”。在这种情况下,可能需要调整频率数据以考虑与罗伯茨夫人相关的特定因素。无论是大势调整还是个案调整,显然都需要相关专家的主观判断。但这意味着,根据常客的说法,他们自己的方法不再有效,因为正如我们之前看到的:

  • 无法验证该措施
  • 不同的专家会给出不同的主观衡量标准

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability

在讨论测量不确定性的常客方法和主观方法之间的区别时,我们在第 4 章很小心,更不用说概率这个词了。这是因为我们希望以这样一种方式来定义概率,即无论我们选择何种合理的测量不确定性的方法,无论是常客的、主观的,甚至是尚未想到的方法,它都是有意义的。在部分中执行此操作5.2我们描述了任何合理的不确定性度量都应该满足的一些属性(称为公理);然后我们将概率定义为满足这些属性的任何度量。这种定义概率的方式的好处在于,它不仅避免了模糊性问题,而且还意味着我们可以对概率进行不止一种测量。特别是,我们将看到频率论方法和主观方法都满足公理,因此两者都是定义概率的有效方法。

在部分5.3我们介绍了概率分布的关键概念。在部分5.4我们使用公理来定义事件独立性这一关键问题。5.5 节描述了一个特别重要的概率分布——二项分布——它基于独立事件的思想。最后在部分5.6我们将运用本章中学到的经验来解决我们在第 2 章中提出的一些问题,并揭穿其他一些概率谬误。

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非参数统计代写

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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。

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。

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

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|MAST90125

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Frequentist versus Subjective View of Uncertainty

When we consider statements about uncertain events like
The next toss on a coin will be a head.

  • A hurricane will destroy the White House within the next 5 years.
    what we really want to do is measure the uncertainty of such events. In other words we want to be able to make statements like
  • There is a 1 in 2 (or equivalently $50 \%$ ) chance that the next toss on a coin will be a head.
  • There is a 1 in 10 million (or equivalently $0.000001 \%$ ) chance that a hurricane will destroy the White House within the next 5 years.
    Although these statements are superficially similar, there are fundamental differences between them, which come down to the nature of the experiments that give rise to these outcomes. Specifically, whether the following assumptions are reasonable:
  • Assumption 1 (repeatability of experiment)-The experiment is repeatable many times under identical conditions.
  • Assumption 2 (independence of experiments)-Assuming the experiment is repeatable then the outcome of one experiment does not influence the result of any subsequent experiment.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|What If You Toss 100 Consecutive Heads

Your job (as a risk expert) is not to calculate the chance of tossing a head. Rather, your job is to calculate the chance that the next toss of the coin is a head (just look back at the original problems posed at the start of this chapter). So, if you observe what is known to be a fair coin being tossed 100 times and each time the result is heads, what do you believe are the chances of the next coin being heads?

A frequentist, given the fair coin assumption, would insist the answer is still $50 \%$. This is because the frequentist, with these assumptions, does not actually require any coin tosses to take place in practice. To the frequentist, the fair coin assumption means that the chance is always $50 \%$ on each throw. In other words, in making a prediction the frequentist must ignore the actual data that has been seen. The 100 consecutive heads would simply be considered a freak coincidence, that is, no more or less likely than any other random sequence of heads and tails. But then, the frequentist must ignore, for example,

  1. The possibility that a fair coin can be tossed in such a way that makes heads more likely
  2. That the coin tossed was not actually the fair coin assumed
    In fact, we will see that such assumptions are irrational given the type of actual data observed. Only the subjective approach coupled with Bayesian reasoning will work effectively in such cases.
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|MAST90125

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Frequentist versus Subjective View of Uncertainty

当我们考虑有关不确定事件的陈述时,例如
下一次抛硬币将是正面。

  • 飓风将在未来 5 年内摧毁白宫。
    我们真正想做的是衡量此类事件的不确定性。换句话说,我们希望能够做出如下陈述
  • 有 2 个中的 1 个(或等效的50%) 下一次掷硬币的机会是正面。
  • 1000 万分之一(或同等0.000001%) 飓风将在未来 5 年内摧毁白宫的可能性。
    尽管这些陈述表面上相似,但它们之间存在根本差异,这归结为产生这些结果的实验​​的性质。具体来说,以下假设是否合理:
  • 假设 1(实验的可重复性)——实验在相同条件下可重复多次。
  • 假设 2(实验的独立性)——假设实验是可重复的,那么一个实验的结果不会影响任何后续实验的结果。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|What If You Toss 100 Consecutive Heads

您(作为风险专家)的工作不是计算抛头露面的机会。相反,你的工作是计算下一次抛硬币正面朝上的概率(只需回顾本章开头提出的原始问题)。所以,如果你观察到已知的硬币被抛 100 次,每次结果都是正面,你认为下一枚硬币正面朝上的机会是多少?

考虑到公平硬币假设,常客会坚持答案仍然是50%. 这是因为根据这些假设,常客实际上并不需要在实践中进行任何抛硬币。对于常客来说,公平硬币假设意味着机会总是50%每次投掷。换句话说,在做出预测时,常客必须忽略已经看到的实际数据。100 个连续的正面将被简单地认为是一个奇怪的巧合,也就是说,与任何其他正面和反面的随机序列一样,可能性不大或小。但是,常客必须忽略,例如,

  1. 可以以更容易出现正面的方式投掷公平硬币的可能性
  2. 投掷的硬币实际上并不是假设的公平硬币
    事实上,我们将看到,鉴于观察到的实际数据类型,这种假设是不合理的。在这种情况下,只有结合贝叶斯推理的主观方法才能有效地发挥作用。
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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。

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STATS7062

如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

多变量统计分析被认为是评估地球化学异常与任何单独变量和变量之间相互影响的意义的有用工具。

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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STATS7062

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Andrews’ Curves

The basic problem of graphical displays of multivariate data is the dimensionality. Scatterplots work well up to three dimensions (if we use interactive displays). More than three dimensions have to be coded into displayable $2 \mathrm{D}$ or $3 \mathrm{D}$ structures (e.g. faces). The idea of coding and representing multivariate data by curves was suggested by Andrews (1972). Each multivariate observation $X_{i}=\left(X_{i, 1}, \ldots, X_{i, p}\right)$ is transformed into a curve as follows:
$$
f_{i}(t)=\left{\begin{aligned}
\frac{X_{i, 1}}{\sqrt{2}}+X_{i, 2} \sin (t)+X_{i, 3} \cos (t)+\cdots & \
\quad+X_{i, p-1} \sin \left(\frac{p-1}{2} t\right)+X_{i, p} \cos \left(\frac{p-1}{2} t\right) & \text { for } p \text { odd } \
\frac{X_{i, 1}}{\sqrt{2}}+X_{i, 2} \sin (t)+X_{i, 3} \cos (t)+\cdots+X_{i, p} \sin \left(\frac{p}{2} t\right) & \text { for } p \text { even }
\end{aligned}\right.
$$
the observation represents the coefficients of a so-called Fourier series $(t \in[-\pi, \pi])$. Suppose that we have three-dimensional observations: $X_{1}=(0,0,1), X_{2}=$ $(1,0,0)$ and $X_{3}=(0,1,0)$. Here $p=3$ and the following representations correspond to the Andrews’ curves:
$$
\begin{aligned}
&f_{1}(t)=\cos (t) \
&f_{2}(t)=\frac{1}{\sqrt{2}} \text { and } \
&f_{3}(t)=\sin (t)
\end{aligned}
$$
These curves are indeed quite distinct, since the observations $X_{1}, X_{2}$, and $X_{3}$ are the 3D unit vectors: each observation has mass only in one of the three dimensions. The order of the variables plays an important role.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Parallel Coordinates Plots

PCP is a method for representing high-dimensional data, see Inselberg (1985). Instead of plotting observations in an orthogonal coordinate system, PCP draws coordinates in parallel axes and connects them with straight lines. This method helps in representing data with more than four dimensions.

One first scales all variables to $\max =1$ and $\min =0$. The coordinate index $j$ is drawn onto the horizontal axis, and the scaled value of variable $x_{i j}$ is mapped onto the vertical axis. This way of representation is very useful for high-dimensional data. It is however also sensitive to the order of the variables, since certain trends in the data can be shown more clearly in one ordering than in another.

Example 1.5 Take, once again, the observations $96-105$ of the Swiss bank notes. These observations are six dimensional, so we can’t show them in a six-dimensional Cartesian coordinate system. Using the PCP technique, however, they can be plotted on parallel axes. This is shown in Fig. 1.22.

PCP can also be used for detecting linear dependencies between variables: if all the lines are of almost parallel dimensions $(p=2)$, there is a positive linear dependence between them. In Fig. $1.23$ we display the two variables weight and displacement for the car data set in Sect. 22.3. The correlation coefficient $\rho$ introduced in Sect. $3.2$ is $0.9$. If all lines intersect visibly in the middle, there is evidence of a negative linear dependence between these two variables, see Fig. 1.24. In fact the correlation is $\rho=-0.82$ between two variables mileage and weight: The more the weight, the less the mileage.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|STATS7062

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Andrews’ Curves

多元数据图形显示的基本问题是维数。散点图在三个维度上都能很好地工作 (如果我们使用交互式显示) 。超 过三个维度必须编码为可显示 $2 \mathrm{D}$ 或者3D结构 (例如面) 。Andrews (1972) 提出了用曲线编码和表示多元数据 的想法。每个多变量观察 $X_{i}=\left(X_{i, 1}, \ldots, X_{i, p}\right)$ 转化为曲线如下:
$\$ \$$
$\mathrm{f}{-}{i}(\mathrm{t})=\backslash \operatorname{left}{$ $\frac{X{i, 1}}{\sqrt{2}}+X_{i, 2} \sin (t)+X_{i, 3} \cos (t)+\cdots \quad+X_{i, p-1} \sin \left(\frac{p-1}{2} t\right)+X_{i, p} \cos \left(\frac{p-1}{2} t\right) \quad$ for $p$ oc
【正确的。
theobservationrepresentsthecoefficientsofaso – calledFourierseries $\$(t \in[-\pi, \pi]) \$$. Suppose
$f_{1}(t)=\cos (t) \quad f_{2}(t)=\frac{1}{\sqrt{2}}$ and $f_{3}(t)=\sin (t)$
$\$ \$$
这些曲线确实很明显,因为观察 $X_{1}, X_{2}$ ,和 $X_{3}$ 是 3D 单位向量:每个观测值仅在三个维度之一具有质量。变
量的顺序起着重要作用。

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Parallel Coordinates Plots

PCP 是一种表示高维数据的方法,参见 Inselberg (1985)。PCP 不是在正交坐标系中绘制观测值,而是在平行轴上绘制坐标并用直线连接它们。此方法有助于表示具有四个以上维度的数据。

首先将所有变量缩放为最大限度=1和分钟=0. 坐标索引Ĵ绘制在水平轴上,变量的缩放值X一世Ĵ映射到垂直轴上。这种表示方式对于高维数据非常有用。然而,它对变量的顺序也很敏感,因为数据中的某些趋势可以以一种顺序比另一种顺序更清楚地显示。

例 1.5 再次观察观察结果96−105瑞士银行纸币。这些观察是六维的,所以我们不能在六维笛卡尔坐标系中显示它们。然而,使用 PCP 技术,它们可以绘制在平行轴上。如图 1.22 所示。

PCP 也可用于检测变量之间的线性依赖关系:如果所有线的维度几乎平行(p=2),它们之间存在正线性相关。在图。1.23我们显示了 Sect 中汽车数据集的两个变量权重和位移。22.3. 相关系数r节中介绍。3.2是0.9. 如果所有线在中间明显相交,则表明这两个变量之间存在负线性相关性,见图 1.24。实际上相关性是r=−0.82里程和重量两个变量之间:重量越大,里程越少。

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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。

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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。

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

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|MAST90085

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Kernel Densities

The major difficulties of histogram estimation may be summarised in four critiques:

  • determination of the binwidth $h$, which controls the shape of the histogram,
  • choice of the bin origin $x_{0}$, which also influences to some extent the shape,
  • loss of information since observations are replaced by the central point of the interval in which they fall,
  • the underlying density function is often assumed to be smooth, hut the histogram is not smooth.

Rosenblatt (1956), Whittle (1958) and Parzen (1962) developed an approach which avoids the last three difficulties. First, a smooth kernel function rather than a box is used as the basic building block. Second, the smooth function is centred directly over each observation. Let us study this refinement by supposing that $x$ is the centre value of a bin. The histogram can in fact be rewritten as
$$
\hat{f}{h}(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{i=1}^{n} I\left(\left|x-x_{i}\right| \leq \frac{h}{2}\right)
$$
If we define $K(u)=I\left(|u| \leq \frac{1}{2}\right)$, then (1.8) changes to
$$
\hat{f}{h}(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{i=1}^{n} K\left(\frac{x-x_{i}}{h}\right) .
$$

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Scatterplots

Scatterplots are bivariate or trivariate plots of variables against each other. They help us understand relationships among the variables of a data set. A downward-sloping scatter indicates that as we increase the variable on the horizontal axis, the variable on the vertical axis decreases. An analogous statement can be made for upwardsloping scatters.

Figure $1.12$ plots the 5 th column (upper inner frame) of the bank data against the 6th column (diagonal). The scatter is downward-sloping. As we already know from the previous section on marginal comparison (e.g. Fig. 1.9) a good separation between genuine and counterfeit bank notes is visible for the diagonal variable. The sub-cloud in the upper half (circles) of Fig. $1.12$ corresponds to the true bank notes. As noted before, this separation is not distinct, since the two groups overlap somewhat.

This can be verified in an interactive computing environment by showing the index and coordinates of certain points in this scatterplot. In Fig. 1.12, the 70th observation in the merged data set is given as a thick circle, and it is from a genuine bank note. This observation lies well embedded in the cloud of counterfeit bank notes. One straightforward approach that could be used to tell the counterfeit from the genuine bank notes is to draw a straight line and define notes above this value as genuine. We would of course misclassify the 70th observation, but can we do better?

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|MAST90085

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Kernel Densities

直方图估计的主要困难可以概括为四个批评:

  • binwidth的确定 $h$ ,它控制直方图的形状,
  • bin 原点的选择 $x_{0}$ ,这也在一定程度上影响了形状,
  • 信息丢失,因为观测值被它们所在区间的中心点所取代,
  • 基础密度函数通常被假定为平滑的,但直方图并不平滑。
    Rosenblatt (1956)、Whittle (1958) 和 Parzen (1962) 开发了一种方法来避免最后三个困难。首先,使用平滑核 函数而不是盒子作为基本构建块。其次,平滑函数直接以每个观察为中心。让我们通过假设 $x$ 是 bin 的中心值。 直方图实际上可以重写为
    $$
    \hat{f} h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum i=1^{n} I\left(\left|x-x_{i}\right| \leq \frac{h}{2}\right)
    $$
    如果我们定义 $K(u)=I\left(|u| \leq \frac{1}{2}\right)$ ,然后 (1.8) 变为
    $$
    \hat{f} h(x)=n^{-1} h^{-1} \sum i=1^{n} K\left(\frac{x-x_{i}}{h}\right) .
    $$

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散点图是变量之间的二元或三元图。它们帮助我们理解数据集变量之间的关系。向下倾斜的散点图表明,随着我们增加水平轴上的变量,垂直轴上的变量会减少。对于向上倾斜的散点图,可以做出类似的陈述。

数字1.12绘制银行数据的第 5 列(上部内框)与第 6 列(对角线)。散布是向下倾斜的。正如我们在前面关于边际比较的部分(例如图 1.9)中已经知道的那样,对角变量可以看出真钞和假钞之间的良好分离。图上半部分(圆圈)的子云。1.12对应于真正的钞票。如前所述,这种分离并不明显,因为两组有些重叠。

这可以通过在该散点图中显示某些点的索引和坐标在交互式计算环境中进行验证。在图 1.12 中,合并数据集中的第 70 个观测值用粗圆圈表示,它来自真钞。这一观察结果很好地嵌入了假钞云中。一种可以用来区分假钞和真钞的直接方法是画一条直线并将高于该值的钞票定义为真钞。我们当然会错误分类第 70 次观测,​​但我们能做得更好吗?

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

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统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|OLET5610

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多变量统计分析被认为是评估地球化学异常与任何单独变量和变量之间相互影响的意义的有用工具。

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我们提供的多元统计分析Multivariate Statistical Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|OLET5610

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Comparison of Batches

Multivariate statistical analysis is concerned with analysing and understanding data in high dimensions. We suppose that we are given a set $\left{x_{i}\right}_{i=1}^{n}$ of $n$ observations of a variable vector $X$ in $\mathbb{R}^{p}$. That is, we suppose that each observation $x_{i}$ has $p$ dimensions:
$$
x_{i}=\left(x_{i 1}, x_{i 2}, \ldots, x_{i p}\right)
$$
and that it is an observed value of a variable vector $X \in \mathbb{R}^{p}$. Therefore, $X$ is composed of $p$ random variables:
$$
X=\left(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{p}\right)
$$
where $X_{j}$, for $j=1, \ldots, p$, is a one-dimensional random variable. How do we begin to analyse this kind of data? Before we investigate questions on what inferences we can reach from the data, we should think about how to look at the data. This involves descriptive techniques. Questions that we could answer by descriptive techniques are:

  • Are there components of $X$ that are more spread out than others?
  • Are there some elements of $X$ that indicate sub-groups of the data?
  • Are there outliers in the components of $X$ ?
  • How “normal” is the distribution of the data?
  • Are there “low-dimensional” linear combinations of $X$ that show “non-normal” behaviour?

One difficulty of descriptive methods for high-dimensional data is the human perceptional system. Point clouds in two dimensions are easy to understand and to interpret. With modern interactive computing techniques we have the possibility to see real time $3 \mathrm{D}$ rotations and thus to perceive also three-dimensional data. A “sliding technique” as described in Härdle and Scott (1992) may give insight into four-dimensional structures by presenting dynamic 3D density contours as the fourth variable is changed over its range.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Histograms

Histograms are density estimates. A density estimate gives a good impression of the distribution of the data. In contrast to boxplots, density estimates show possible multimodality of the data. The idea is to locally represent the data density by counting the number of observations in a sequence of consecutive intervals (bins) with origin $x_{0}$. Let $B_{j}\left(x_{0}, h\right)$ denote the bin of length $h$ which is the element of a bin grid starting at $x_{0}$ :
$$
B_{j}\left(x_{0}, h\right)=\left[x_{0}+(j-1) h, x_{0}+j h\right), \quad j \in \mathbb{Z},
$$
where [., . ) denotes a left closed and right open interval. If $\left{x_{i}\right}_{i=1}^{n}$ is an i.i.d. sample with density $f$, the histogram is defined as follows:
$$
\hat{f}{h}(x)=n^{-1} h^{-1} \sum{j \in \mathbb{Z}} \sum_{i=1}^{n} \boldsymbol{I}\left{x_{i} \in B_{j}\left(x_{0}, h\right)\right} \mathbf{I}\left{x \in B_{j}\left(x_{0}, h\right)\right}
$$
In sum (1.7) the first indicator function $I\left{x_{i} \in B_{j}\left(x_{0}, h\right)\right}$ (see Symbols and Notation in Chap. 21) counts the number of observations falling into bin $B_{j}\left(x_{0}, h\right)$. The second indicator function is responsible for “localising” the counts around $x$. The parameter $h$ is a smoothing or localising parameter and controls the width of the histogram bins. An $h$ that is too large leads to very big blocks and thus to a very unstructured histogram. On the other hand, an $h$ that is too small gives a very variable estimate with many unimportant peaks.

The effect of $h$ is given in detail in Fig. 1.6. It contains the histogram (upper left) for the diagonal of the counterfeit bank notes for $x_{0}=137.8$ (the minimum of these observations) and $h=0.1$. Increasing $h$ to $h=0.2$ and using the same origin, $x_{0}=137.8$, results in the histogram shown in the lower left of the figure. This density histogram is somewhat smoother due to the larger $h$. The binwidth is next set to $h=0.3$ (upper right). From this histogram, one has the impression that the distribution of the diagonal is bimodal with peaks at about $138.5$ and 139.9.

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|OLET5610

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Comparison of Batches

多元统计分析涉及分析和理解高维数据。我们假设给定一个集合 Veft {x_{i}\right}_{i=1}^{n} 的 $n$ 变量向量的观察 $X$ 在 $\mathbb{R}^{p}$. 也就是说,我们假设每个观察 $x_{i}$ 有 $p$ 方面:
$$
x_{i}=\left(x_{i 1}, x_{i 2}, \ldots, x_{i p}\right)
$$
并且它是变量向量的观察值 $X \in \mathbb{R}^{p}$. 所以, $X$ 由…组成 $p$ 随机变量:
$$
X=\left(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{p}\right)
$$
在哪里 $X_{j}$ ,为了 $j=1, \ldots, p$ ,是一维随机变量。我们如何开始分析这类数据? 在我们调查关于我们可以从数 据中得出什么推论的问题之前,我们应该考虑如何看待数据。这涉及描述性技术。我们可以通过描述性技术回 答的问题是:

  • 有没有成分 $X$ 比其他人更分散?
  • 有没有一些元素 $X$ 表示数据的子组?
  • 组件中是否存在异常值 $X$ ?
  • 数据的分布有多”正常”?
  • 是否存在”低维”线性组合 $X$ 显示”非正常”行为?
    高维数据描述方法的一个难点是人类感知系统。二维点云易于理解和解释。借助现代交互式计算技术,我们可 以实时查看3D旋转,因此也可以感知三维数据。Härdle 和 Scott (1992) 中描述的“滑动技术”可以通过在第四个 变量在其范围内发生变化时呈现动态 3D 密度轮廓来深入了解四维结构。

统计代写|多元统计分析代写Multivariate Statistical Analysis代考|Histograms

直方图是密度估计。密度估计给出了数据分布的良好印象。与箱线图相比,密度估计显示数据可能存在多模 态。这个想法是通过计算具有原点的连续间隔(箱)序列中的观察次数来局部表示数据密度 $x_{0}$. 让 $B_{j}\left(x_{0}, h\right)$ 表示长度的 bin $h$ 这是一个 bin 网格的元素,从 $x_{0}$ :
$$
B_{j}\left(x_{0}, h\right)=\left[x_{0}+(j-1) h, x_{0}+j h\right), \quad j \in \mathbb{Z},
$$
在哪里 [。,。) 表示左闭右开区间。如果 \left{x_{i}\right}_{i=1}^{n} 是一个具有密度的独立同分布样本 $f$ ,直方 图定义如下: bin 的观䕓数 $B_{j}\left(x_{0}, h\right)$. 第二个指标函数负责“本地化”周围的计数 $x$. 参数 $h$ 是一个平滑或定位参数,并控制直 方图箱的宽度。一个 $h$ 太大会导致非常大的块,从而导致非常非结构化的直方图。另一方面,一个 $h$ 太小会给出 一个非常可变的估计值,其中包含许多不重要的峰值。
的效果 $h$ 在图 $1.6$ 中详细给出。它包含伪抄对角线的直方图 (左上) $x_{0}=137.8$ (这些观察的最小值) 和 $h=0.1$. 增加 $h$ 至 $h=0.2$ 并使用相同的来源, $x_{0}=137.8$, 得到如图左下角所示的直方图。这个密度直方图 比较平滑,因为较大 $h$. 接下来将 binwidth 设置为 $h=0.3$ (右上方) 。从这个直方图可以看出,对角线的分布 是双峰的,峰值大约在 $138.5$ 和 139.9。

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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。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multivariate time series outliers

In time series analysis, it is important to examine the possible outliers and do some proper adjustments because outliers can lead to inaccurate parameter estimation, model misspecification, and poor forecasts. Outlier detection has been studied extensively for univariate time series, including Fox (1972), Abraham and Box (1979), Martin (1980), Hillmer et al. (1983), Chang et al. (1988), Tsay (1986, 1988), Chen and Liu (1993), Lee and Wei (1995), Wang et al. (1995), Sanchez and Pena (2003), and many others. We normally classify outliers in four categories, additive outliers, innovational outliers, level shifts, and temporal changes. For MTS, a natural approach is first to use univariate techniques to the individual component and remove outliers, then treat the adjusted series as outlier-free and model them jointly. However, there are several disadvantages of this approach. First, in MTS an outlier of its univariate component may be induced by an outlier from other component within the multivariate series. Overlooking this situation may lead to overspecification of the number of outliers. Second, an outlier impacting all the components may not be detected by using the univariate outlier detection methods because they do not use the joint information from all time series components in the system at the same time.

To overcome the difficulties, Tsay et al. (2000) extended four types of outliers for univariate time series to MTS and their detections, and Galeano et al. (2006) further proposed a detection method based on projection pursuit, which sometime is more powerful than testing the multivariate series directly. Other references on MTS outliers include Helbing and Cleroux (2009), Martinez-Alvarez et al. (2011), and Cucina et al. (2014), among others.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Outlier detection through projection pursuit

Galeano et al. (2006) proposed a method that first projects the MTS into a univariate time series, and then detects outliers within the derived or projected univariate time series. They also suggested an algorithm that finds optimal projection directions by using kurtosis coefficients. This approach has two main advantages. First, it is simple because no multivariate model has to be prespecified. Second, an appropriate projection direction can lead to a test statistic that is more powerful.

To illustrate the method, we use projection of the VARMA model as an example. A linear combination of $m$ multiple time series that follow a VARMA model is a univariate ARMA model. Specifically, let $\mathbf{A}^{\prime}$ be a vector contains the weights of the linear combination and assume $\mathbf{X}{t}$ is a $m$-dimensional VARMA $(p, q)$ process. Then, Lütkepohl $(1984,1987)$ showed that $x{t}=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{X}{t}$ follows a $\operatorname{ARMA}\left(p^{}, q^{}\right)$ process with $p^{} \leq m p$ and $q^{} \leq(m-1) p+q$. Thus, $x{t}$ has the following representation
$$
\phi(B) x_{t}=c+\theta(B) e_{t},
$$
where $\phi(B)=|\boldsymbol{\Phi}(B)|, c=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(1)^{} \boldsymbol{\Theta}{0}$, and $\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(B)^{} \boldsymbol{\Theta}(B) \mathbf{a}{t}=\theta(B) e_{t}, \boldsymbol{\Phi}(B)^{*}$ is the adjoint matrix of $\boldsymbol{\Phi}(B)$, and $e_{t}$ is a univariate white noise process with mean 0 and constant variance $\sigma^{2}$.
Suppose we observe a time series $\mathbf{Z}{t}$ that is affected by an outlier as shown in Eq. (2.84), the projected time series $z{t}=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{Z}{t}$ can be represented as $$ z{t}=x_{t}+\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\alpha}(B) \boldsymbol{\omega} I_{t}^{(h)} .
$$
Particularly, if $\mathbf{Z}{t}$ is affected by MAO, then the projected time series is $$ z{\mathrm{t}}=x_{t}+\boldsymbol{\beta} I_{t}^{(h)},
$$
so that it has an additive outlier of size $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ at $t=h$. Similarly, if $\mathbf{Z}{t}$ is affected by an MLS, then its corresponding projected time series will have a level shift with size $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ at $t=h$. The same argument can also be made in the case when we have MTC. Thus, we can formulate the following hypothesis $$ H{0}: \boldsymbol{\beta}=\mathbf{0} \text { v.s. } H_{A}: \boldsymbol{\beta} \neq \mathbf{0},
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multivariate time series outliers

在时间序列分析中,检查可能的异常值并进行适当的调整非常重要,因为异常值会导致参数估计不准确、模型错误指定和预测不佳。异常值检测已针对单变量时间序列进行了广泛研究,包括 Fox (1972)、Abraham and Box (1979)、Martin (1980)、Hillmer 等人。(1983),张等人。(1988), Tsay (1986, 1988), Chen and Liu (1993), Lee and Wei (1995), Wang et al. (1995 年)、桑切斯和佩纳(2003 年)等。我们通常将异常值分为四类:加性异常值、创新异常值、水平变化和时间变化。对于 MTS,一种自然的方法是首先对单个组件使用单变量技术并去除异常值,然后将调整后的序列视为无异常值并联合建模。然而,这种方法有几个缺点。首先,在 MTS 中​​,其单变量分量的异常值可能由多元序列中其他分量的异常值引起。忽略这种情况可能会导致异常值数量的过度指定。其次,使用单变量异常值检测方法可能无法检测到影响所有组件的异常值,因为它们不会同时使用来自系统中所有时间序列组件的联合信息。

为了克服困难,Tsay 等人。(2000)将单变量时间序列的四种异常值扩展到 MTS 及其检测,Galeano 等人。(2006)进一步提出了一种基于投影追踪的检测方法,有时比直接测试多变量序列更强大。关于 MTS 异常值的其他参考资料包括 Helbing 和 Clroux (2009)、Martinez-Alvarez 等人。(2011 年)和 Cucina 等人。(2014 年)等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Outlier detection through projection pursuit

加莱亚诺等人。(2006) 提出了一种方法,该方法首先将 MTS 投影到单变量时间序列中,然后在派生或投影的单 变量时间序列中检测异常值。他们还提出了一种算法,该算法通过使用峰度系数来找到最佳投影方向。这种方法 有两个主要优点。首先,它很简单,因为不必预先指定多变量模型。其次,适当的投影方向可以导致更强大的检 验统计量。
为了说明该方法,我们以 VARMA 模型的投影为例。的线性组合 $m$ 遵循 VARMA 模型的多个时间序列是单变量 ARMA 模型。具体来说,让 $\mathbf{A}^{\prime}$ 是一个向量,包含线性组合的权重并假设 $\mathbf{X} t$ 是一个 $m$ 维 $\operatorname{VARMA}(p, q)$ 过程。然 后,吕特克波尔 $(1984,1987)$ 表明 $x t=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{X} t$ 遵循一个ARMA $(p, q)$ 过程与 $p \leq m p$ 和 $q \leq(m-1) p+q$. 因此, $x t$ 具有以下表示
$$
\phi(B) x_{t}=c+\theta(B) e_{t}
$$
在哪里 $\phi(B)=|\boldsymbol{\Phi}(B)|, c=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(1) \Theta \mathbf{\Theta}^{\text {,和 }} \mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(B) \boldsymbol{\Theta}(B) \mathbf{a} t=\theta(B) e_{t}, \boldsymbol{\Phi}(B)^{*}$ 是伴随矩阵 $\boldsymbol{\Phi}(B)$ , 和 $e_{t}$ 是一个均值为 0 且方差恒定的单变量白噪声过程 $\sigma^{2}$.
假设我们观察一个时间序列 $\mathbf{Z} t$ 受到异常值的影响,如方程式所示。(2.84),投影时间序列 $z t=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{Z} t$ 可以表示为
$$
z t=x_{t}+\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\alpha}(B) \boldsymbol{\omega} I_{t}^{(h)} .
$$
特别是,如果 $\mathbf{Z} t$ 受 $\mathrm{MAO}$ 影响,则投影时间序列为
$$
z \mathrm{t}=x_{t}+\boldsymbol{\beta} I_{t}^{(h)},
$$
所以它有一个大小的附加异常值 $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ 在 $t=h$. 同样,如果 $\mathbf{Z} t$ 受 MLS 影响,则其对应的投影时间序列将随 大小发生水平偏移 $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ 在 $t=h$. 在我们有 MTC 的情况下也可以提出相同的论点。因此,我们可以制定以 下假设
$$
H 0: \boldsymbol{\beta}=\mathbf{0} \text { v.s. } H_{A}: \boldsymbol{\beta} \neq \mathbf{0},
$$

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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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时间序列分析代写

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

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MATLAB代写

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|DSC425

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|DSC425

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Granger causality

One of the interesting problems in studying a vector time series is that we often want to know whether there are any causal effects among these variables. Specifically, in a VAR $(p)$ model
$$
\boldsymbol{\Phi}{p}(B) \mathbf{Z}{t}=\boldsymbol{\theta}{0}+\mathbf{a}{t},
$$
we can partition the vector $\mathbf{Z}{t}$ into two components, $\mathbf{Z}{t}=\left[\mathbf{Z}{1, t}^{\prime}, \mathbf{Z}{2, t}^{\prime}\right]^{\prime}$ so that
$$
\left[\begin{array}{cc}
\boldsymbol{\Phi}{11}(\boldsymbol{B}) & \boldsymbol{\Phi}{12}(\boldsymbol{B}) \
\boldsymbol{\Phi}{21}(\boldsymbol{B}) & \boldsymbol{\Phi}{22}(\boldsymbol{B})
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
\mathbf{Z}{1, t} \ \mathbf{Z}{2, t}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
\boldsymbol{\theta}{1} \ \boldsymbol{\theta}{2}
\end{array}\right]+\left[\begin{array}{l}
\mathbf{a}{1, t} \ \mathbf{a}{2, t}
\end{array}\right]
$$
When $\boldsymbol{\Phi}{12}(B)=\mathbf{0}$, Eq. (2.40) becomes $$ \left{\begin{array}{l} \boldsymbol{\Phi}{11}(\boldsymbol{B}) \mathbf{Z}{1, t}=\boldsymbol{\theta}{1}+\mathbf{a}{1, t}, \ \boldsymbol{\Phi}{22}(B) \mathbf{Z}{2, t}=\boldsymbol{\theta}{2}+\boldsymbol{\Phi}{21}(B) \mathbf{Z}{1, t}+\mathbf{a}{2, t} . \end{array}\right. $$ The future values of $\mathbf{Z}{2, t}$ are influenced not only by its own past but also by the past of $\mathbf{Z}{1, t}$, while the future values of $\mathbf{Z}{1, t}$ are influenced only by its own past. In other words, we say that variables in $\mathbf{Z}{1, t}$ cause $\mathbf{Z}{2, t}$, but variables in $\mathbf{Z}{2, t}$ do not cause $\mathbf{Z}{1, r}$. This concept is often known as the Granger causality, because it is thought to have been Granger who first introduced the notion in 1969. For more discussion about causality and its tests, we refer readers to Granger (1969), Hawkes (1971a, b), Pierce and Haugh (1977), Eichler et al. (2017), and Zhang and Yang (2017), among others.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Cointegration in vector time series

It is well known that any stationary VARMA model can be approximated by a VAR model. Moreover, because of its easier interpretation, a VAR model is often used in practice. It should be noted that for a given vector time series $\mathbf{Z}{t}$, it could occur that each component series $Z{i, t}$ is nonstationary but its linear combination $\mathbf{Y}{t}=\boldsymbol{\beta}^{\prime} \mathbf{Z}{t}$ is stationary for some $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$. In such a case, one should use its error-correction representation
$$
\Delta \mathbf{Z}{t}=\boldsymbol{\theta}{0}+\boldsymbol{\gamma} \mathbf{Z}{t-1}+\boldsymbol{\alpha}{1} \Delta \mathbf{Z}{t-1}+\cdots+\boldsymbol{\alpha}{p-1} \Delta \mathbf{Z}{t-p+1}+\mathbf{a}{t}
$$
where $\boldsymbol{\gamma}$ is related to $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$ and $\boldsymbol{\gamma} \mathbf{Z}_{t-1}$ is a stationary error-correction term. For more details, we refer readers to Engle and Granger (1987), Granger (1986), Wei (2006, chapter 17), Ghysels and Miller (2015), Miller and Wang (2016), and Wagner and Wied (2017).

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|DSC425

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Granger causality

研究向量时间序列的一个有趣问题是,我们经常想知道交些变量之间是否存在因果关系。具体来说,在 $\operatorname{VAR}(p)$
模型
$$
\boldsymbol{\Phi} p(B) \mathbf{Z} t=\boldsymbol{\theta} 0+\mathbf{a} t
$$
我们可以分割向量 $\mathbf{Z} t$ 分成两部分, $\mathbf{Z} t=\left[\mathbf{Z} 1, t^{\prime}, \mathbf{Z} 2, t^{\prime}\right]^{\prime}$ 以便
什么时候 $\boldsymbol{\Phi} 12(B)=\mathbf{0}$, 方程。(2.40) 变为 $\$ \$$ V left {
$$
\boldsymbol{\Phi} 11(\boldsymbol{B}) \mathbf{Z} 1, t=\boldsymbol{\theta} 1+\mathbf{a} 1, t, \boldsymbol{\Phi} 22(B) \mathbf{Z} 2, t=\boldsymbol{\theta} 2+\boldsymbol{\Phi} 21(B) \mathbf{Z} 1, t+\mathbf{a} 2, t .
$$
、正确的。 $\$ \$$ 的末来价值 $\mathbf{Z} 2, t$ 不仅受到自己过去的影响,还受到过去的影响 $\mathbf{Z} 1, t$ ,而末来的价值 $\mathbf{Z} 1, t$ 只受自己 过去的影响。换句话说,我们说变量在 $\mathbf{Z} 1, t$ 原因 $\mathbf{Z} 2, t$, 但变量在 $\mathbf{Z} 2, t$ 不引起 $\mathbf{Z} 1, r$. 这个概念通常被称为格兰杰 因果关系,因为它被认为是格兰杰在 1969 年首次引入这个概念。关于因果关系及其检验的更多讨论,我们将读 者推荐给格兰杰 (1969)、霍克斯 (1971a, b),Pierce 和 Haugh (1977), Eichler 等人。(2017 年) 以及张和杨 (2017 年) 等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Cointegration in vector time series

众所周知,任何平稳的 VARMA 模型都可以用 VAR 模型来近似。此外,由于 VAR 模型易于解释,因此在实践中 经常使用。应该注意的是,对于给定的向量时间序列 $\mathbf{Z} t$ ,可能会出现每个组件系列 $Z i, t$ 是非平稳的,但它的线 性组合 $\mathbf{Y} t=\beta^{\prime} \mathbf{Z} t$ 对某些人来说是静止的 $\beta^{\prime}$. 在这种情况下,应该使用它的纠错表示
$$
\Delta \mathbf{Z} t=\theta 0+\gamma \mathbf{Z} t-1+\boldsymbol{\alpha} 1 \Delta \mathbf{Z} t-1+\cdots+\boldsymbol{\alpha} p-1 \Delta \mathbf{Z} t-p+1+\mathbf{a} t
$$
在哪里 $\boldsymbol{\gamma}$ 与 $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$ 和 $\gamma \mathbf{Z}_{t-1}$ 是一个平稳的纠错项。有关更多详细信息,我们请读者参考 Engle 和 Granger (1987)、 Granger (1986)、Wei (2006,第 17 章)、Ghysels 和 Miller (2015)、Miller 和 Wang (2016),以及 Wagner 和 Wied (2017)。

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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
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Fundamental concepts and issues

In studying a phenomenon, we often encounter many variables, $Z_{i, t}$, where $i=1,2, \ldots, m$, and the observations are taken according to the order of time, $t$. For convenience we use a vector, $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$, to denote the set of these variables, where $Z_{i, t}$ is the $i$ th component variable at time $t$ and it is a random variable for each $i$ and $t$. The time $t$ in $\mathbf{Z}{t}$ can be continuous and any value in an interval, such as the time series of electric signals and voltages, or discrete and be a specific time point, such as the daily closing price of various stocks or the total monthly sales of various products at the end of each month. In practice, even for a continuous time series, we take observations only at digitized discrete time points for analysis. Hence, we will consider only discrete time series in this book, and with no loss of generalizability, we will consider $Z{i, t}$, for $i=1,2, \ldots, m, t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$, and hence $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$
We call $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}$ a multivariate time series or a vector time series, where the first subscript refers to a component and the second subscript refers to the time. The fundamental characteristic of a multivariate time series is that its observations depend not only on component $i$ but also time $t$. The observations between $Z_{i, s}$ and $Z_{j, t}$ can be correlated when $i \neq j$,

regardless of whether the times $s$ and $t$ are the same or not. They are vector-valued random variables. Most standard statistical theory and methods based on random samples are not applicable, and different methods are clearly needed. The body of statistical theory and methods for analyzing these multivariate or vector time series is referred to as multivariate time series analysis.

Many issues are involved in multivariate time series analysis. They are different from standard statistical theory and methods based on a random sample that assumes independence and constant variance. In multivariate time series, $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$, a fundamental phenomenon is that dependence exists not only in terms of $i$ but also in terms of $t$. In addition, we have the following important issues to consider:

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|High dimension problem in multivariate time series

Because of high-speed internet and the power and speed of the new generation of computers, a researcher now faces some very challenging phenomena. First, he/she must deal with an ever-increasing amount of data. To find useful information and hidden patterns underlying the data, a researcher may use various data-mining methods and techniques. Adding a time dimension to these large databases certainly introduces new aspects and challenges. In multivariate time series analysis, a very natural issue is the high dimension problem where the number of parameters may exceed the length of the time series. For example, a simple second order vector autoregressive VAR(2) model for the 50 states in the USA will involve more than 5000 parameters, and the length of the time series may be much shorter. For example, the length of the monthly observations for 20 years is only 240 . Traditional time series methods are not designed to deal with these kinds of high-dimensional variables. Even with today’s computer power and speed, there are many difficult problems that remain unsolved. As most statistical methods are developed for a random sample, the use of highly correlated time series data certainly introduces a new set of complications and challenges, especially for a high-dimensional data set.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Fundamental concepts and issues

在研究一个现象时,我们经常会遇到很多变数, $Z_{i, t}$ ,在哪里 $i=1,2, \ldots, m$, 并按照时间顺序进行观察, $t$. 为 方便起见,我们使用向量, $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$ ,来表示这些变量的集合,其中 $Z_{i, t}$ 是个 $i$ 时间的第一 个分量变量 $t$ 它是每个随机变量 $i$ 和 $t$. 时间 $t$ 在 $\mathbf{Z} t$ 可以是连续的,可以是区间内的任意值,比如电信号和电压的时 间序列,也可以是离散的,可以是一个特定的时间点,比如各种股票的每日收盘价或者各种产品月末的总销售额 每个月的。在实践中,即使对于连续的时间序列,我们也只在数字化的离散时间点进行观察以进行分析。因此, 我们将在本书中只考虑离散时间序列,并且在不失普遍性的情况下,我们将考虑 $Z i, t$ ,为了
我们称之为 $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}$ 多变量时间序列或向量时间序列,其中第一个下标是指一个分量,第 二个下标是指时间。多元时间序列的基本特征是它的观察不仅依赖于分量 $i$ 还有时间 $t$. 之间的观察 $Z_{i, s}$ 和 $Z_{j, t}$ 可以 相关时 $i \neq j$
不管时代是否 $s$ 和 $t$ 是否相同。它们是向量值随机变量。大多数基于随机样本的标准统计理论和方法都不适用,显 然需要不同的方法。用于分析这些多变量或向量时间序列的统计理论和方法的主体称为多变量时间序列分析。
多元时间序列分析涉及许多问题。它们不同于基于假设独立和恒定方差的随机样本的标准统计理论和方法。在多 元时间序列中, $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$ ,个基本现象是依赖不仅存在于 $i$ 而且在 $t$. 此外,我们还有以下 重要问题需要考虑:

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|High dimension problem in multivariate time series

由于高速互联网以及新一代计算机的强大功能和速度,研究人员现在面临着一些非常具有挑战性的现象。首先,他/她必须处理不断增加的数据量。为了找到数据背后的有用信息和隐藏模式,研究人员可以使用各种数据挖掘方法和技术。向这些大型数据库添加时间维度肯定会带来新的方面和挑战。在多元时间序列分析中,一个非常自然的问题是高维问题,其中参数的数量可能超过时间序列的长度。例如,针对美国 50 个州的简单二阶向量自回归 VAR(2) 模型将涉及 5000 多个参数,时间序列的长度可能会短得多。例如,20 年的每月观测长度只有 240 。传统的时间序列方法并非旨在处理这些类型的高维变量。即使以今天的计算机能力和速度,仍有许多难题尚未解决。由于大多数统计方法都是针对随机样本开发的,因此使用高度相关的时间序列数据肯定会带来一系列新的复杂性和挑战,尤其是对于高维数据集。

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

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

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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。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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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|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。

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
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