如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Basic Concepts of Random Samples

Often, the data collected in an experiment consist of several observations on a variable of interest. We discussed examples of this at the beginning of Chapter 4. In this chapter, we present a model for data collection that is often used to describe this situation, a model referred to as random sampling. The following definition explains mathematically what is meant by the random sampling method of data collection.
Definition 5.1.1 The random variables $X_1, \ldots, X_n$ are called a random sample of size $n$ from the population $f(x)$ if $X_1, \ldots, X_n$ are mutually independent random variables and the marginal pdf or pmf of each $X_i$ is the same function $f(x)$. Alternatively, $X_1, \ldots, X_n$ are called independent and identically distributed random variables with $p d f$ or $p m f f(x)$. This is commonly abbreviated to iid random variables.

The random sampling model describes a type of experimental situation in which the variable of interest has a probability distribution described by $f(x)$. If only one observation $X$ is made on this variable, then probabilities regarding $X$ can be calculated using $f(x)$. In most experiments there are $n>1$ (a fixed, positive integer) repeated observations made on the variable, the first observation is $X_1$, the second is $X_2$, and so on. Under the random sampling model each $X_i$ is an observation on the same variable and each $X_i$ has a marginal distribution given by $f(x)$. Furthermore, the observations are taken in such a way that the value of one observation has no effect on or relationship with any of the other observations; that is, $X_1, \ldots, X_n$ are mutually independent. (See Exercise 5.4 for a generalization of independence.)
From Definition 4.6.5, the joint pdf or pmf of $X_1, \ldots, X_n$ is given by
$$
f\left(x_1, \ldots, x_n\right)=f\left(x_1\right) f\left(x_2\right) \cdots \cdot f\left(x_n\right)=\prod_{i=1}^n f\left(x_i\right)
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Sums of Random Variables from a Random Sample

When a sample $X_1, \ldots, X_n$ is drawn, some summary of the values is usually computed. Any well-defined summary may be expressed mathematically as a function $T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ whose domain includes the sample space of the random vector $\left(X_1, \ldots\right.$, $X_n$ ). The function $T$ may be real-valued or vector-valued; thus the summary is a random variable (or vector), $Y=T\left(X_1, \ldots, X_n\right)$. This definition of a random variable as a function of others was treated in detail in Chapter 4 , and the techniques in Chapter 4 can be used to describe the distribution of $Y$ in terms of the distribution of the population from which the sample was obtained. Since the random sample $X_1, \ldots, X_n$ has a simple probabilistic structure (because the $X_i$ s are independent and identically distributed), the distribution of $Y$ is particularly tractable. Because this distribution is usually derived from the distribution of the variables in the random sample, it is called the sampling distribution of $Y$. This distinguishes the probability distribution of $Y$ from the distribution of the population, that is, the marginal distribution of each $X_i$. In this section, we will discuss some properties of sampling distributions, especially for functions $T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ defined by sums of random variables.

Definition 5.2.1 Let $X_1, \ldots, X_n$ be a random sample of size $n$ from a population and let $T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ be a real-valued or vector-valued function whose domain includes the sample space of $\left(X_1, \ldots, X_n\right)$. Then the random variable or random vector $Y=T\left(X_1, \ldots, X_n\right)$ is called a statistic. The probability distribution of a statistic $Y$ is called the sampling distribution of $Y$.

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Basic Concepts of Random Samples

通常，在实验中收集的数据包括对感兴趣的变量的几个观察结果。我们在第4章的开头讨论了这方面的例子。在本章中，我们提出了一个数据收集模型，这个模型通常用来描述这种情况，这个模型被称为随机抽样。下面的定义从数学上解释了数据收集的随机抽样方法的含义。
5.1.1如果$X_1, \ldots, X_n$是相互独立的随机变量，并且每个$X_i$的边际pdf或pmf是相同的函数$f(x)$，则将随机变量$X_1, \ldots, X_n$称为总体$f(x)$中大小为$n$的随机样本。或者，$X_1, \ldots, X_n$与$p d f$或$p m f f(x)$被称为独立且同分布的随机变量。这通常缩写为iid随机变量。

随机抽样模型描述了一种实验情况，其中感兴趣的变量具有由$f(x)$描述的概率分布。如果只对该变量进行一次观察$X$，则可以使用$f(x)$计算有关$X$的概率。在大多数实验中，对变量进行$n>1$(一个固定的正整数)重复观察，第一次观察是$X_1$，第二次是$X_2$，以此类推。在随机抽样模型下，每个$X_i$都是对同一变量的观测值，每个$X_i$都有一个由$f(x)$给出的边际分布。此外，这些观测是以这样一种方式进行的，即一个观测值对任何其他观测值没有影响或与任何其他观测值没有关系;即$X_1, \ldots, X_n$是相互独立的。(参见练习5.4对独立性的概括。)
根据定义4.6.5,$X_1, \ldots, X_n$的联合pdf或pmf由下式给出
$$
f\left(x_1, \ldots, x_n\right)=f\left(x_1\right) f\left(x_2\right) \cdots \cdot f\left(x_n\right)=\prod_{i=1}^n f\left(x_i\right)
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Sums of Random Variables from a Random Sample

当绘制一个示例$X_1, \ldots, X_n$时，通常会计算一些值的摘要。任何定义良好的总结都可以在数学上表示为一个函数$T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$，其域包括随机向量的样本空间$\left(X_1, \ldots\right.$, $X_n$)。函数$T$可以是实值或向量值;因此，摘要是一个随机变量(或向量)$Y=T\left(X_1, \ldots, X_n\right)$。第4章详细讨论了随机变量作为其他变量的函数的定义，第4章中的技术可用于根据获得样本的总体分布来描述$Y$的分布。由于随机样本$X_1, \ldots, X_n$具有简单的概率结构(因为$X_i$ s是独立且同分布的)，因此$Y$的分布特别容易处理。因为这种分布通常是从随机样本中变量的分布推导出来的，所以称为$Y$的抽样分布。这将$Y$的概率分布与总体分布区别开来，即每个$X_i$的边际分布。在本节中，我们将讨论抽样分布的一些性质，特别是对于随机变量和定义的函数$T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$。

5.2.1设$X_1, \ldots, X_n$为总体中大小为$n$的随机样本，设$T\left(x_1, \ldots, x_n\right)$为实值或向量值函数，其定义域包括$\left(X_1, \ldots, X_n\right)$的样本空间。然后随机变量或随机向量$Y=T\left(X_1, \ldots, X_n\right)$称为统计量。统计量$Y$的概率分布称为$Y$的抽样分布。

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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|统计推断代写Statistical inference代考|Bivariate Transformations

In Section 2.1, methods of finding the distribution of a function of a random variable were discussed. In this section we extend these ideas to the case of bivariate random vectors.

Let $(X, Y)$ be a bivariate random vector with a known probability distribution. Now consider a new bivariate random vector $(U, V)$ defined by $U=g_1(X, Y)$ and $V=$ $g_2(X, Y)$, where $g_1(x, y)$ and $g_2(x, y)$ are some specified functions. If $B$ is any subset of $\Re^2$, then $(U, V) \in B$ if and only if $(X, Y) \in A$, where $A=\left{(x, y):\left(g_1(x, y), g_2(x, y)\right) \in\right.$ $B}$. Thus $P((U, V) \in B)=P((X, Y) \in A)$, and the probability distribution of $(U, V)$ is completely determined by the probability distribution of $(X, Y)$.

If $(X, Y)$ is a discrete bivariate random vector, then there is only a countable set of values for which the joint pmf of $(X, Y)$ is positive. Call this set $\mathcal{A}$. Define the set $\mathcal{B}=\left{(u, v): u=g_1(x, y)\right.$ and $v=g_2(x, y)$ for some $\left.(x, y) \in \mathcal{A}\right}$. Then $\mathcal{B}$ is the countable set of possible values for the discrete random vector $(U, V)$. And if, for any $(u, v) \in \mathcal{B}, A_{u v}$ is defined to be $\left{(x, y) \in \mathcal{A}: g_1(x, y)=u\right.$ and $\left.g_2(x, y)=v\right}$, then the joint pmf of $(U, V), f_{U, V}(u, v)$, can be computed from the joint pmf of $(X, Y)$ by
(4.3.1) $f U, V(u, v)=P(U=u, V=v)=P\left((X, Y) \in A_{u v}\right)=\sum_{(x, y) \in A_{u v}} f_{X, Y}(x, y)$.

Example 4.3.1 (Distribution of the sum of Poisson variables) Let $X$ and $Y$ be independent Poisson random variables with parameters $\theta$ and $\lambda$, respectively. Thus the joint pmf of $(X, Y)$ is
$$
f_{X, Y}(x, y)=\frac{\theta^x e^{-\theta}}{x !} \frac{\lambda^y e^{-\lambda}}{y !}, \quad x=0,1,2, \ldots, y=0,1,2, \ldots
$$
The set $\mathcal{A}$ is ${(x, y): x=0,1,2, \ldots$ and $y=0,1,2, \ldots}$. Now define $U=X+Y$ and $V=Y$. That is, $g_1(x, y)=x+y$ and $g_2(x, y)=y$. We will describe the set $\mathcal{B}$, the set of possible $(u, v)$ values. The possible values for $v$ are the nonnegative integers. The variable $v=y$ and thus has the same set of possible values. For a given value of $v, u=x+y=x+v$ must be an integer greater than or equal to $v$ since $x$ is a nonnegative integer. The set of all possible $(u, v)$ values is thus given by $\mathcal{B}={(u, v): v=0,1,2, \ldots$ and $u=v, v+1, v+2, \ldots}$. For any $(u, v) \in \mathcal{B}$, the only $(x, y)$ value satisfying $x+y=u$ and $y=v$ is $x=u-v$ and $y=v$. Thus, in this example, $A_{u v}$ always consists of only the single point $(u-v, v)$. From (4.3.1) we thus obtain the joint pmf of $(U, V)$ as
$$
f_{U, V}(u, v)=f_{X, Y}(u-v, v)=\frac{\theta^{u-v} e^{-\theta}}{(u-v) !} \frac{\lambda^v e^{-\lambda}}{v !}, \quad \begin{aligned}
& v=0,1,2, \ldots \
& \quad u=v, v+1, v+2, \ldots
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hierarchical Models and Mixture Distribution

In the cases we have seen thus far, a random variable has a single distribution, possibly depending on parameters. While, in general, a random variable can have only one distribution, it is often easier to model a situation by thinking of things in a hierarchy.

Example 4.4.1 (Binomial-Poisson hierarchy) Perhaps the most classic hierarchical model is the following. An insect lays a large number of eggs, each surviving with probability $p$. On the average, how many eggs will survive?

The “large number” of eggs laid is a random variable, often taken to be Poisson $(\lambda)$. Furthermore, if we assume that each egg’s survival is independent, then we have Bernoulli trials. Therefore, if we let $X=$ number of survivors and $Y=$ number of eggs laid, we have
$$
\begin{aligned}
X \mid Y & \sim \operatorname{binomial}(Y, p), \
Y & \sim \operatorname{Poisson}(\lambda),
\end{aligned}
$$
a hierarchical model. (Recall that we use notation such as $X \mid Y \sim \operatorname{binomial}(Y, p)$ to mean that the conditional distribution of $X$ given $Y=y$ is binomial $(y, p)$.)

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Bivariate Transformations

在第2.1节中，讨论了寻找随机变量函数分布的方法。在本节中，我们将这些思想扩展到二元随机向量的情况。

设$(X, Y)$为已知概率分布的二元随机向量。现在考虑一个由$U=g_1(X, Y)$和$V=$$g_2(X, Y)$定义的新的二元随机向量$(U, V)$，其中$g_1(x, y)$和$g_2(x, y)$是一些指定的函数。如果$B$是$\Re^2$的任何子集，则$(U, V) \in B$当且仅当$(X, Y) \in A$，其中$A=\left{(x, y):\left(g_1(x, y), g_2(x, y)\right) \in\right.$$B}$。因此$P((U, V) \in B)=P((X, Y) \in A)$，而$(U, V)$的概率分布完全由$(X, Y)$的概率分布决定。

如果$(X, Y)$是一个离散的二元随机向量，那么只有一个可数的值集合使得$(X, Y)$的联合pmf为正。称这个集合为$\mathcal{A}$。为某些$\left.(x, y) \in \mathcal{A}\right}$定义集合$\mathcal{B}=\left{(u, v): u=g_1(x, y)\right.$和$v=g_2(x, y)$。那么$\mathcal{B}$是离散随机向量$(U, V)$的可能值的可数集合。对于任意$(u, v) \in \mathcal{B}, A_{u v}$定义为$\left{(x, y) \in \mathcal{A}: g_1(x, y)=u\right.$和$\left.g_2(x, y)=v\right}$，则$(U, V), f_{U, V}(u, v)$的关节pmf可由$(X, Y)$的关节pmf计算得到
(4.3.1) $f U, V(u, v)=P(U=u, V=v)=P\left((X, Y) \in A_{u v}\right)=\sum_{(x, y) \in A_{u v}} f_{X, Y}(x, y)$。

例4.3.1(泊松变量和的分布)设$X$和$Y$分别为独立泊松随机变量，参数分别为$\theta$和$\lambda$。因此，$(X, Y)$的联合pmf为
$$
f_{X, Y}(x, y)=\frac{\theta^x e^{-\theta}}{x !} \frac{\lambda^y e^{-\lambda}}{y !}, \quad x=0,1,2, \ldots, y=0,1,2, \ldots
$$
集合$\mathcal{A}$为${(x, y): x=0,1,2, \ldots$和$y=0,1,2, \ldots}$。现在定义$U=X+Y$和$V=Y$。即$g_1(x, y)=x+y$和$g_2(x, y)=y$。我们将描述集合$\mathcal{B}$，即可能的$(u, v)$值的集合。$v$的可能值是非负整数。因此，变量$v=y$和具有相同的可能值集。对于给定值$v, u=x+y=x+v$必须是大于或等于$v$的整数，因为$x$是一个非负整数。因此，所有可能的$(u, v)$值的集合由$\mathcal{B}={(u, v): v=0,1,2, \ldots$和$u=v, v+1, v+2, \ldots}$给出。对于任何$(u, v) \in \mathcal{B}$，满足$x+y=u$和$y=v$的唯一$(x, y)$值是$x=u-v$和$y=v$。因此，在本例中，$A_{u v}$始终只由单个点$(u-v, v)$组成。由式(4.3.1)可得$(U, V)$ as的联合pmf
$$
f_{U, V}(u, v)=f_{X, Y}(u-v, v)=\frac{\theta^{u-v} e^{-\theta}}{(u-v) !} \frac{\lambda^v e^{-\lambda}}{v !}, \quad \begin{aligned}
& v=0,1,2, \ldots \
& \quad u=v, v+1, v+2, \ldots
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hierarchical Models and Mixture Distribution

在我们到目前为止看到的情况下，随机变量具有单一分布，可能取决于参数。虽然一般来说，随机变量只能有一个分布，但通过考虑层次结构来建模通常更容易。

例4.4.1(二项泊松层次结构)也许下面是最经典的层次结构模型。昆虫产大量卵，每个卵的存活率为$p$。平均来说，有多少卵能存活?

产卵的“大量”是一个随机变量，通常被认为是泊松$(\lambda)$。此外，如果我们假设每个卵子的存活率是独立的，那么我们就有伯努利试验。因此，如果我们让$X=$存活的数量和$Y=$产卵的数量，我们有
$$
\begin{aligned}
X \mid Y & \sim \operatorname{binomial}(Y, p), \
Y & \sim \operatorname{Poisson}(\lambda),
\end{aligned}
$$
分层模型。(回想一下，我们使用$X \mid Y \sim \operatorname{binomial}(Y, p)$这样的符号表示$X$给定$Y=y$的条件分布是二项$(y, p)$。)

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金融工程代写

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

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

时间序列分析代写

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

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断Statistical inference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推断Statistical inference代写方面经验极为丰富，各种代写统计推断Statistical inference相关的作业也就用不着说。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Lognormal Distribution

If $X$ is a random variable whose logarithm is normally distributed (that is, $\log X \sim$ $\mathrm{n}\left(\mu, \sigma^2\right)$ ), then $X$ has a lognormal distribution. The pdf of $X$ can be obtained by straightforward transformation of the normal pdf using Theorem 2.1.5, yielding
$$
f\left(x \mid \mu, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} \frac{1}{x} e^{-(\log x-\mu)^2 /\left(2 \sigma^2\right)}, \quad 00,
$$
for the lognormal pdf. The moments of $X$ can be calculated directly using (3.3.21), or by exploiting the relationship to the normal and writing
$$
\begin{array}{rlr}
\mathrm{EXX} & =\mathrm{E} e^{\log X} \
& =\mathrm{E} e^Y \quad\left(Y=\log X \sim \mathrm{n}\left(\mu, \sigma^2\right)\right) \
& =e^{\mu+\left(\sigma^2 / 2\right)}
\end{array}
$$
The last equality is obtained by recognizing the mgf of the normal distribution (set $t=1$, see Exercise 2.33). We can use a similar technique to calculate $E X^2$ and get
$$
\operatorname{Var} X=e^{2\left(\mu+\sigma^2\right)}-e^{2 \mu+\sigma^2} \text {. }
$$
The lognormal distribution is similar in appearance to the gamma distribution, as Figure 3.3.6 shows. The distribution is very popular in modeling applications when the variable of interest is skewed to the right. For example, incomes are necessarily skewed to the right, and modeling with a lognormal allows the use of normal-theory statistics on $\log$ (income), a very convenient circumstance.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Double Exponential Distribution

The double exponential distribution is formed by reflecting the exponential distribution around its mean. The pdf is given by
$$
f(x \mid \mu, \sigma)=\frac{1}{2 \sigma} e^{-|x-\mu| / \sigma}, \quad-\infty0 .
$$

$$
\begin{aligned}
\mathrm{EX} & =\int_{-\infty}^{\infty} \frac{x}{2 \sigma} e^{-|x-\mu| / \sigma} d x \
& =\int_{-\infty}^\mu \frac{x}{2 \sigma} e^{(x-\mu) / \sigma} d x+\int_\mu^{\infty} \frac{x}{2 \sigma} e^{-(x-\mu) / \sigma} d x .
\end{aligned}
$$
Notice that we can remove the absolute value signs over the two regions of integration. (This strategy is useful, in general, in dealing with integrals containing absolute values; divide up the region of integration so the absolute value signs can be removed.) Evaluation of (3.3.23) can be completed by performing integration by parts on each integral.

There are many other continuous distributions that have uses in different statistical applications, many of which will appear throughout the rest of the book. The comprehensive work by Johnson and co-authors, mentioned at the beginning of this chapter, is a valuable reference for most useful statistical distributions.

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Lognormal Distribution

如果$X$是一个随机变量，其对数为正态分布(即$\log X \sim$$\mathrm{n}\left(\mu, \sigma^2\right)$)，则$X$具有对数正态分布。利用定理2.1.5对正态pdf进行直接变换，即可得到$X$的pdf
$$
f\left(x \mid \mu, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} \frac{1}{x} e^{-(\log x-\mu)^2 /\left(2 \sigma^2\right)}, \quad 00,
$$
对于lognormal pdf。$X$的矩可以使用(3.3.21)直接计算，或者利用与法线和写入的关系
$$
\begin{array}{rlr}
\mathrm{EXX} & =\mathrm{E} e^{\log X} \
& =\mathrm{E} e^Y \quad\left(Y=\log X \sim \mathrm{n}\left(\mu, \sigma^2\right)\right) \
& =e^{\mu+\left(\sigma^2 / 2\right)}
\end{array}
$$
最后一个等式是通过识别正态分布(集合$t=1$，参见练习2.33)的mgf得到的。我们可以使用类似的技术来计算$E X^2$并得到
$$
\operatorname{Var} X=e^{2\left(\mu+\sigma^2\right)}-e^{2 \mu+\sigma^2} \text {. }
$$
对数正态分布在外观上与伽马分布相似，如图3.3.6所示。当感兴趣的变量向右倾斜时，这种分布在建模应用中非常流行。例如，收入必然向右倾斜，并且使用对数正态的建模允许在$\log$(收入)上使用正常理论统计，这是一个非常方便的情况。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Double Exponential Distribution

双指数分布是通过反映其均值周围的指数分布而形成的。pdf由
$$
f(x \mid \mu, \sigma)=\frac{1}{2 \sigma} e^{-|x-\mu| / \sigma}, \quad-\infty0 .
$$

$$
\begin{aligned}
\mathrm{EX} & =\int_{-\infty}^{\infty} \frac{x}{2 \sigma} e^{-|x-\mu| / \sigma} d x \
& =\int_{-\infty}^\mu \frac{x}{2 \sigma} e^{(x-\mu) / \sigma} d x+\int_\mu^{\infty} \frac{x}{2 \sigma} e^{-(x-\mu) / \sigma} d x .
\end{aligned}
$$
注意，我们可以去掉两个积分区域上的绝对值符号。(一般来说，这个策略在处理包含绝对值的积分时很有用;划分积分区域，这样绝对值符号就可以去掉了。(3.3.23)的求值可以通过对每个积分进行分部积分来完成。

还有许多其他的连续分布在不同的统计应用程序中使用，其中许多将在本书的其余部分中出现。本章开头提到的Johnson及其合作者所做的全面工作，对于大多数有用的统计分布是有价值的参考。

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Discrete Distributions

A random variable $X$ is said to have a discrete distribution if the range of $X$, the sample space, is countable. In most situations, the random variable has integer-valued outcomes.

Discrete Uniform Distribution
A random variable $X$ has a discrete uniform $(1, N)$ distribution if
$$
P(X=x \mid N)=\frac{1}{N}, \quad x=1,2, \ldots, N
$$
where $N$ is a specified integer. This distribution puts equal mass on each of the outcomes $1,2, \ldots, N$.
A note on notation: When we are dealing with parametric distributions, as will almost always be the case, the distribution is dependent on values of the parameters. In order to emphasize this fact and to keep track of the parameters, we write them in the pmf preceded by a “|” (given). This convention will also be used with cdfs, pdfs, expectations, and other places where it might be necessary to keep track of the parameters. When there is no possibility of confusion, the parameters may be omitted in order not to clutter up notation too much.

To calculate the mean and variance of $X$, recall the identities (provable by induction)
$$
\sum_{i=1}^k i=\frac{k(k+1)}{2} \text { and } \sum_{i=1}^k i^2=\frac{k(k+1)(2 k+1)}{6} .
$$
We then have
$$
\mathrm{E} X=\sum_{x=1}^N x P(X=x \mid N)=\sum_{x=1}^N x \frac{1}{N}=\frac{N+1}{2}
$$
and
$$
\mathrm{E} X^2=\sum_{x=1}^N x^2 \frac{1}{N}=\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}
$$
and so
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Var} X & =\mathrm{E}^2-(\mathrm{E} X)^2 \
& =\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}-\left(\frac{N+1}{2}\right)^2 \
& =\frac{(N+1)(N-1)}{12} .
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hypergeometric Distribution

The hypergeometric distribution has many applications in finite population sampling and is best understood through the classic example of the urn model.

Suppose we have a large urn filled with $N$ balls that are identical in every way except that $M$ are red and $N-M$ are green. We reach in, blindfolded, and select $K$ balls at random (the $K$ balls are taken all at once, a case of sampling without replacement). What is the probability that exactly $x$ of the balls are red?

The total number of samples of size $K$ that can be drawn from the $N$ balls is $\left(\begin{array}{l}N \ K\end{array}\right)$, as was discussed in Section 1.2.3. It is required that $x$ of the balls be red, and this can be accomplished in $\left(\begin{array}{c}M \ x\end{array}\right)$ ways, leaving $\left(\begin{array}{c}N-M \ K-x\end{array}\right)$ ways of filling out the sample with $K-x$ green balls. Thus, if we let $X$ denote the number of red balls in a sample of $\operatorname{size} K$, then $X$ has a hypergeometric distribution given by
$$
P(X=x \mid N, M, K)=\frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}, x=0,1, \ldots, K .
$$
Note that there is, implicit in (3.2.2), an additional assumption on the range of $X$. Binomial coefficients of the form $\left(\begin{array}{l}n \ r\end{array}\right)$ have been defined only if $n \geq r$, and so the range of $X$ is additionally restricted by the pair of inequalities
$$
M \geq x \quad \text { and } \quad N-M \geq K-x
$$
which can be combined as
$$
M-(N-K) \leq x \leq M
$$
In many cases $K$ is small compared to $M$ and $N$, so the range $0 \leq x \leq K$ will be contained in the above range and, hence, will be appropriate. The formula for the hypergeometric probability function is usually quite difficult to deal with. In fact, it is not even trivial to verify that
$$
\sum_{x=0}^K P(X=x)=\sum_{x=0}^K \frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}=1
$$

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Discrete Distributions

如果样本空间$X$的范围是可数的，那么我们就说随机变量$X$具有离散分布。在大多数情况下，随机变量具有整数值的结果。

离散均匀分布
随机变量$X$具有离散均匀$(1, N)$分布，如果
$$
P(X=x \mid N)=\frac{1}{N}, \quad x=1,2, \ldots, N
$$
其中$N$是一个指定的整数。这种分布使每个结果的质量相等$1,2, \ldots, N$。
关于符号的注释:当我们处理参数分布时，几乎总是这样，分布依赖于参数的值。为了强调这一事实并跟踪参数，我们将它们写在pmf中，前面有一个“|”(给定)。该约定还将用于cdfs、pdf、期望和其他可能需要跟踪参数的地方。当不存在混淆的可能性时，可以省略参数，以免使符号过于混乱。

要计算$X$的均值和方差，回顾一下恒等式(可归纳法证明)
$$
\sum_{i=1}^k i=\frac{k(k+1)}{2} \text { and } \sum_{i=1}^k i^2=\frac{k(k+1)(2 k+1)}{6} .
$$
然后我们有
$$
\mathrm{E} X=\sum_{x=1}^N x P(X=x \mid N)=\sum_{x=1}^N x \frac{1}{N}=\frac{N+1}{2}
$$
和
$$
\mathrm{E} X^2=\sum_{x=1}^N x^2 \frac{1}{N}=\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}
$$
所以
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Var} X & =\mathrm{E}^2-(\mathrm{E} X)^2 \
& =\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}-\left(\frac{N+1}{2}\right)^2 \
& =\frac{(N+1)(N-1)}{12} .
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hypergeometric Distribution

超几何分布在有限总体抽样中有许多应用，通过瓮模型的经典例子可以最好地理解。

假设我们有一个大瓮，里面装满了$N$球，除了$M$是红色的，$N-M$是绿色的，其他方面都是一样的。我们蒙住眼睛，把手伸进去，随机选择$K$个球($K$个球是一次取出的，没有更换)。恰好$x$个球是红色的概率是多少?

可以从$N$球中提取的大小为$K$的样本总数为$\left(\begin{array}{l}N \ K\end{array}\right)$，如第1.2.3节所述。要求球的$x$是红色的，这可以通过$\left(\begin{array}{c}M \ x\end{array}\right)$的方式来完成，剩下$\left(\begin{array}{c}N-M \ K-x\end{array}\right)$的方式是用$K-x$绿色的球来填充样品。因此，如果我们让$X$表示$\operatorname{size} K$样本中红球的数量，那么$X$的超几何分布为
$$
P(X=x \mid N, M, K)=\frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}, x=0,1, \ldots, K .
$$
请注意，(3.2.2)中隐含了一个关于$X$范围的额外假设。形式为$\left(\begin{array}{l}n \ r\end{array}\right)$的二项式系数仅在$n \geq r$时才被定义，因此$X$的范围受到这对不等式的额外限制
$$
M \geq x \quad \text { and } \quad N-M \geq K-x
$$
哪一个可以组合为
$$
M-(N-K) \leq x \leq M
$$
在许多情况下，$K$与$M$和$N$相比较小，因此范围$0 \leq x \leq K$将包含在上述范围中，因此是合适的。超几何概率函数的公式通常很难处理。事实上，验证这一点并不容易
$$
\sum_{x=0}^K P(X=x)=\sum_{x=0}^K \frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}=1
$$

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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

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Conditional Probabillty and Independence

All of the probabilities that we have dealt with thus far have been unconditional probabilities. A sample space was defined and all probabilities were calculated with respect to that sample space. In many instances, however, we are in a position to update the sample space based on new information. In such cases, we want to be able to update probability calculations or to calculate conditional probabilities.

Example 1.3.1 (Four aces) Four cards are dealt from the top of a well-shuffled deck. What is the probability that they are the four aces? We can calculate this probability by the methods of the previous section. The number of distinct groups of four cards is
$$
\left(\begin{array}{c}
52 \
4
\end{array}\right)=270,725 \text {. }
$$
Only one of these groups consists of the four aces and every group is equally likely, so the probability of being dealt all four aces is $1 / 270,725$.

We can also calculate this probability by an “updating” argument, as follows. The probability that the first card is an ace is $4 / 52$. Given that the first card is an ace, the probability that the second card is an ace is $3 / 51$ (there are 3 aces and 51 cards left). Continuing this argument, we get the desired probability as
$$
\frac{4}{52} \times \frac{3}{51} \times \frac{2}{50} \times \frac{1}{49}=\frac{1}{270,725}
$$
In our second method of solving the problem, we updated the sample space after each draw of a card; we calculated conditional probabilities.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Random Variables

In many experiments it is easier to deal with a summary variable than with the original probability structure. For example, in an opinion poll, we might decide to ask 50 people whether they agree or disagree with a certain issue. If we record a ” 1 ” for agree and ” 0 ” for disagree, the sample space for this experiment has $2^{50}$ elements, each an ordered string of $1 \mathrm{~s}$ and 0 s of length 50 . We should be able to reduce this to a reasonable size! It may be that the only quantity of interest is the number of people who agree (equivalently, disagree) out of 50 and, if we define a variable $X=$ number of $1 \mathrm{~s}$ recorded out of 50 , we have captured the essence of the problem. Note that the sample space for $X$ is the set of integers ${0,1,2, \ldots, 50}$ and is much easier to deal with than the original sample space.

In defining the quantity $X$, we have defined a mapping (a function) from the original sample space to a new sample space, usually a set of real numbers. In general, we have the following definition.

Definition 1.4.1 A random variable is a function from a sample space $S$ into the real numbers.

Example 1.4.2 (Random variables) In some experiments random variables are implicitly used; some examples are these.

In defining a random variable, we have also defined a new sample space (the range of the random variable). We must now check formally that our probability function, which is defined on the original sample space, can be used for the random variable.
Suppose we have a sample space
$$
S=\left{s_1, \ldots, s_n\right}
$$
with a probability function $P$ and we define a random variable $X$ with range $\mathcal{X}=$ $\left{x_1, \ldots, x_m\right}$. We can define a probability function $P_\chi$ on $\mathcal{X}$ in the following way. We will observe $X=x_i$ if and only if the outcome of the random experiment is an $s_j \in S$ such that $X\left(s_j\right)=x_i$. Thus,
$$
P_X\left(X=x_i\right)=P\left(\left{s_j \in S: X\left(s_j\right)=x_i\right}\right)
$$

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Conditional Probabillty and Independence

到目前为止我们处理过的所有概率都是无条件概率。定义一个样本空间，并计算关于该样本空间的所有概率。然而，在许多情况下，我们可以根据新的信息更新样本空间。在这种情况下，我们希望能够更新概率计算或计算条件概率。

例1.3.1(四张a)从洗牌好的牌堆顶部发四张牌。它们是4张a的概率是多少?我们可以用前一节的方法计算这个概率。四张牌的不同组的数量是
$$
\left(\begin{array}{c}
52 \
4
\end{array}\right)=270,725 \text {. }
$$
这些组中只有一组由四张a组成，每一组的概率都是相等的，所以得到所有四张a的概率是$1 / 270,725$。

我们也可以通过“更新”参数来计算这个概率，如下所示。第一张牌是a的概率是$4 / 52$。假设第一张牌是a，那么第二张牌是a的概率是$3 / 51$(剩下3张a和51张牌)。继续这个论证，我们得到期望的概率为
$$
\frac{4}{52} \times \frac{3}{51} \times \frac{2}{50} \times \frac{1}{49}=\frac{1}{270,725}
$$
在我们解决问题的第二种方法中，我们在每次抽牌后更新样本空间;我们计算了条件概率。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Random Variables

在许多实验中，处理汇总变量比处理原始概率结构更容易。例如，在一次民意调查中，我们可能决定问50个人他们是否同意某一问题。如果我们记录“1”表示同意，“0”表示不同意，那么这个实验的样本空间有$2^{50}$个元素，每个元素都是一个有序字符串$1 \mathrm{~s}$, 0个元素长度为50。我们应该能把它缩小到一个合理的尺寸!可能唯一感兴趣的数量是50人中同意(相当于不同意)的人数，如果我们定义一个变量$X=$，记录50人中$1 \mathrm{~s}$的人数，我们就抓住了问题的本质。请注意，$X$的样本空间是一组整数${0,1,2, \ldots, 50}$，比原始样本空间更容易处理。

在定义数量$X$时，我们定义了从原始样本空间到新样本空间的映射(函数)，通常是一组实数。一般来说，我们有以下定义。

1.4.1随机变量是一个从样本空间$S$到实数的函数。

例1.4.2(随机变量)在一些实验中隐含地使用随机变量;下面是一些例子。

在定义随机变量时，我们也定义了一个新的样本空间(随机变量的范围)。现在我们必须正式地检查我们的概率函数，它是在原始样本空间上定义的，可以用于随机变量。
假设我们有一个样本空间
$$
S=\left{s_1, \ldots, s_n\right}
$$
用一个概率函数$P$，我们定义一个随机变量$X$，范围是$\mathcal{X}=$$\left{x_1, \ldots, x_m\right}$。我们可以用下面的方法在$\mathcal{X}$上定义一个概率函数$P_\chi$。我们将观察$X=x_i$当且仅当随机实验的结果是$s_j \in S$使得$X\left(s_j\right)=x_i$。因此，
$$
P_X\left(X=x_i\right)=P\left(\left{s_j \in S: X\left(s_j\right)=x_i\right}\right)
$$

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断Statistical inference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推断Statistical inference代写方面经验极为丰富，各种代写统计推断Statistical inference相关的作业也就用不着说。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Student-t-test

When we are not given the uncertainty of the measurements, $\sigma$, and the data are insufficient to estimate the uncertainty, then we need to estimate both the “true” value, $\mu$, and the uncertainty. This leads to a wider credible range for the “true” value. We can apply the same testing procedure, by looking at the $95 \%$ credible region to see if it includes zero, but this time the posterior distribution we use comes from the so-called Student- $t$ distribution.
1 For $N$ independent observations, we still have the best estimate of the “true” value given by the sample mean
$$
\hat{\mu}=\frac{x_1+x_2+\cdots+x_N}{N}
$$
2 The best estimate of the uncertainty of a single measurement is given by the sample standard deviation
$$
\hat{\sigma}=S
$$
where $S$ is the sample standard deviation
$$
S^2=\frac{1}{N-1}\left(\left(x_1-\bar{x}\right)^2+\cdots+\left(x_N-\bar{x}\right)^2\right)
$$
3 The credible region is determined by the $95 \%$ interval of the posterior, Student- $t$ distribution, of the following form
$$
\text { Student }_{\mathrm{dof}=N-1}(\bar{x}, S / \sqrt{N})
$$
4 Test to see if the credible range includes zero.
5 If so, then the test passes, and we can be reasonably confident that the parameter is non-zero – that the effect is real.
6 If the test fails, i.e. the credible range does not include zero, then under the model the possibility of a zero-effect cannot be reasonably excluded.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Model Construction

If we assume a model that states that there is a “true” value and the variation from this “true” value caused by some unknown process, but with known magnitude, $\sigma$,
$$
\text { data }=\text { true value }+\operatorname{Normal}(\text { mean }=\mathrm{o}, \text { known } \sigma)
$$
or equivalently
$$
\text { data }=\operatorname{Normal}(\text { mean=true value, known } \sigma)
$$
we can get the best estimate and uncertainty in that estimate from the following procedure, Using the normal approximation to the Student-T distribution (Section 7.4):
$$
\hat{\mu}=\bar{x} \pm k \cdot S / \sqrt{N}
$$
where the symbols in this equation are
1 the number of data points, $N$.
2 the best estimate for the true value, $\hat{\mu}$, is given by the sample mean, $\bar{x}$ :
$$
\begin{aligned}
\bar{x} & ==\frac{x_1+x_2+\cdots+x_N}{N} \
& =\frac{3.133 \mathrm{~g}+3.083 \mathrm{~g}+\cdots+3.093 \mathrm{~g}}{15} \
& =3.100 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$
3 The uncertainty is directly related to the sample standard deviation, $S:$
$$
\begin{aligned}
S & =\sqrt{\frac{\left(x_1-\bar{x}\right)^2+\left(x_2-\bar{x}\right)^2+\cdots+\left(x_N-\bar{x}\right)^2}{N-1}} \
& =\sqrt{\frac{(3.133 \mathrm{~g}-3.100 \mathrm{~g})^2+(3.083-3.100 \mathrm{~g})^2+\cdots+(3.093-3.100 \mathrm{~g})^2}{14}} \
& =0.0278 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$
4 The scale factor, $k$, adjusts for the small number of data points there is more uncertainty in our estimate when there are fewer data points:

$$
\begin{aligned}
k & =1+\frac{20}{N^2} \
& =1+\frac{20}{15^2} \
& =1.0889
\end{aligned}
$$
Finally, we have the best estimate and uncertainty for the pennies in this dataset:
$$
\begin{aligned}
\hat{\mu} & =\bar{x} \pm k \cdot S / \sqrt{N} \
& =3.100 \mathrm{~g} \pm 1.0889 \cdot 0.0278 \mathrm{~g} / \sqrt{15} \
& =3.100 \mathrm{~g} \pm 0.0078 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$

or, as a $99 \%$ credible range ( 3 times the uncertainty written above), we have, (see also Figure 9.4)
$$
\begin{aligned}
99 \% \text { CI for } \mu & =3.100 \mathrm{~g} \pm 3 \times 0.0078 \mathrm{~g} \
& =[3.077 \mathrm{~g}, 3.124 \mathrm{~g}]
\end{aligned}
$$

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Student-t-test

当我们没有给出测量的不确定度$\sigma$，并且数据不足以估计不确定度时，那么我们需要估计“真实”值$\mu$和不确定度。这导致“真实”值的可信范围更大。我们可以应用相同的测试程序，通过查看$95 \%$可信区域，看看它是否包含零，但这次我们使用的后验分布来自所谓的Student- $t$分布。
1对于$N$独立观测，我们仍然有样本均值给出的“真实”值的最佳估计
$$
\hat{\mu}=\frac{x_1+x_2+\cdots+x_N}{N}
$$
单次测量的不确定度的最佳估计是由样本标准偏差给出的
$$
\hat{\sigma}=S
$$
其中$S$是样本标准差
$$
S^2=\frac{1}{N-1}\left(\left(x_1-\bar{x}\right)^2+\cdots+\left(x_N-\bar{x}\right)^2\right)
$$
可信区域由以下形式的后验Student- $t$分布的$95 \%$区间确定
$$
\text { Student }_{\mathrm{dof}=N-1}(\bar{x}, S / \sqrt{N})
$$
4测试可信范围是否包括零。
如果是这样，那么测试通过了，我们可以合理地确信参数是非零的-效果是真实的。
如果检验不通过，即可信范围不包括零，则在该模型下不能合理地排除零效应的可能性。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Model Construction

如果我们假设一个模型表明存在一个“真实”值，并且这个“真实”值的变化是由某些未知过程引起的，但具有已知的大小，$\sigma$，
$$
\text { data }=\text { true value }+\operatorname{Normal}(\text { mean }=\mathrm{o}, \text { known } \sigma)
$$
或者等价地
$$
\text { data }=\operatorname{Normal}(\text { mean=true value, known } \sigma)
$$
使用Student-T分布的正态近似(第7.4节)，我们可以通过以下步骤获得最佳估计和该估计的不确定性:
$$
\hat{\mu}=\bar{x} \pm k \cdot S / \sqrt{N}
$$
方程中的符号在哪里
1 .数据点数，$N$。
2真实值的最佳估计值$\hat{\mu}$由样本均值$\bar{x}$给出:
$$
\begin{aligned}
\bar{x} & ==\frac{x_1+x_2+\cdots+x_N}{N} \
& =\frac{3.133 \mathrm{~g}+3.083 \mathrm{~g}+\cdots+3.093 \mathrm{~g}}{15} \
& =3.100 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$
3不确定度与样品标准差直接相关，$S:$
$$
\begin{aligned}
S & =\sqrt{\frac{\left(x_1-\bar{x}\right)^2+\left(x_2-\bar{x}\right)^2+\cdots+\left(x_N-\bar{x}\right)^2}{N-1}} \
& =\sqrt{\frac{(3.133 \mathrm{~g}-3.100 \mathrm{~g})^2+(3.083-3.100 \mathrm{~g})^2+\cdots+(3.093-3.100 \mathrm{~g})^2}{14}} \
& =0.0278 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$
4 .比例因子$k$针对少量数据点进行调整，当数据点较少时，我们的估计存在更大的不确定性:

$$
\begin{aligned}
k & =1+\frac{20}{N^2} \
& =1+\frac{20}{15^2} \
& =1.0889
\end{aligned}
$$
最后，我们对这个数据集中的便士有了最好的估计和不确定性:
$$
\begin{aligned}
\hat{\mu} & =\bar{x} \pm k \cdot S / \sqrt{N} \
& =3.100 \mathrm{~g} \pm 1.0889 \cdot 0.0278 \mathrm{~g} / \sqrt{15} \
& =3.100 \mathrm{~g} \pm 0.0078 \mathrm{~g}
\end{aligned}
$$

或者，作为$99 \%$可信范围(上述不确定性的3倍)，我们有，(参见图9.4)
$$
\begin{aligned}
99 \% \text { CI for } \mu & =3.100 \mathrm{~g} \pm 3 \times 0.0078 \mathrm{~g} \
& =[3.077 \mathrm{~g}, 3.124 \mathrm{~g}]
\end{aligned}
$$

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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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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Marginalization

In Section 1.4 we introduced the concept of marginalization, and in Section 2.1 we performed a discrete example of this. In that section it was seen as simply a consequence of the sum and product rules. It was a way of taking a probability that depended on several factors, and eliminating all but the single factor we’re interested in. If we have a continuous distribution, this process involves calculus and we will not cover it in detail, but it is the same process. In the case of the distribution above, we have a distribution over a single variable, like $\operatorname{Beta}(\theta \mid h, t)$. Imagine that we have a distribution that depends on two parameters,
$$
\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)
$$
which specifies the probability of an event given each combination of the parameters, $\theta$ and $\xi$. We’d have to do a three-dimensional plot to visualize this. Many times, however, we want just the probability of one of the single parameters. In those cases we will write
$$
P(\theta) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \xi}
$$
where we are “summing” over all the values of the other parameters, leaving the details to the mathematicians, and simply using the result.

Likewise we can marginalize the parameter $\theta$ to get the distribution of the other variable.
$$
P(\xi) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \theta}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Binomial and Beta Distributions

In Chapter 6 (Introduction to Parameter Estimation on page 121) we estimated the chance, $\theta$, that a bent coin would come up heads by combining a uniform prior for $\theta$ (i.e. all possible values are a-priori equally likely) and a binomial likelihood (i.e. given $\theta$, what is the probability of the data). This resulted in a Beta distribution for the posterior probability for $\theta$.
Notice what the procedure of Bayes’ Recipe is and how the Bayesian inference works here.
1 Specify the prior probabilities for the models being considered
We want to estimate a quantity (which we label as $\theta$ ), but begin with absolutely no knowledge of its value – we have a uniform prior probability.
2 Write the top of Bayes’ Rule for all models being considered
We construct a model for how different possible values of $\theta$ influence the outcome – a model we call the likelihood. In the case of the bent coin, the likelihood model is a binomial model, and describes the probability of flipping heads or tails given how bent the coin is (i.e. given $\theta$ ).
3 Put in the likelihood and prior values
4 Add these values for all models
5 Divide each of the values by this sum, $K$, to get the final probabilities
Once we observe data, we can combine the prior and the model or likelihood using the Bayes’ recipe, and obtain the posterior distribution for the unknown value, $\theta$, giving us the probability for each value, now updated with our new observations.

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Marginalization

在1.4节中，我们介绍了边缘化的概念，在2.1节中，我们执行了一个离散的例子。在那一节中，它被看作是简单的求和和乘积规则的结果。这是一种取概率的方法它取决于几个因素，然后剔除所有我们感兴趣的因素。如果我们有一个连续分布，这个过程涉及微积分，我们不会详细讲，但它是相同的过程。在上述分布的情况下，我们有一个单一变量的分布，如$\operatorname{Beta}(\theta \mid h, t)$。假设我们有一个依赖于两个参数的分布，
$$
\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)
$$
它指定给定参数$\theta$和$\xi$的每种组合的事件的概率。我们需要做一个三维图来形象化。然而，很多时候，我们只想要单个参数中的一个的概率。在这种情况下，我们会写
$$
P(\theta) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \xi}
$$
我们对其他参数的所有值进行“求和”，将细节留给数学家，并简单地使用结果。

同样，我们可以将参数$\theta$边缘化，从而得到另一个变量的分布。
$$
P(\xi) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \theta}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Binomial and Beta Distributions

在第6章(121页参数估计的介绍)中，我们通过结合$\theta$的统一先验(即所有可能的值都是先验的等可能)和二项似然(即给定$\theta$，数据的概率是什么)来估计概率$\theta$，即一枚弯曲的硬币将出现正面。这导致了$\theta$后验概率的Beta分布。
注意贝叶斯公式的过程是什么以及贝叶斯推理是如何工作的。
指定所考虑的模型的先验概率
我们想要估计一个量(我们标记为$\theta$)，但是在完全不知道它的值的情况下开始——我们有一个均匀的先验概率。
写下所有考虑的模型的贝叶斯规则的顶部
我们构建了一个模型，说明$\theta$的不同可能值如何影响结果——我们称之为可能性模型。在硬币弯曲的情况下，可能性模型是一个二项模型，并描述了给定硬币弯曲程度的抛掷正面或反面的概率(即给定$\theta$)。
输入可能性和先验值
4将所有模型的值相加
5将每个值除以这个和$K$，得到最终的概率
一旦我们观察到数据，我们可以使用贝叶斯配方将先验和模型或似然结合起来，并获得未知值的后验分布$\theta$，为我们提供每个值的概率，现在用我们的新观测值更新。

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断Statistical inference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推断Statistical inference代写方面经验极为丰富，各种代写统计推断Statistical inference相关的作业也就用不着说。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Priors versus Data

It is instructive to pause and look at this example one flip at a time, to see how the probability and thus our state of knowledge adjusts as we collect more data. In Figure 6.3 we see the result of our procedure when there is no data (i.e. our initial, prior probabilities) and when we’ve flipped once and then again, both times tails. The curve for “no data” is the same as the prior probability, and in this case all models are equally likely. When the first tails is observed, the model which states that heads are certain (i.e. coin 10) goes to zero probability because coin 10 cannot flip tails. ${ }^2$. At this point we know that it is impossible for us to be flipping coin 10. We see also that the highnumbered coins (i.e. the ones with high probability of flipping heads) have greatly reduced probability while we’ve seen only tails.
As more tails are observed, the probability for the lower models is increased. As we flip more tails we become more confident in the lower-number models. Because at this point we haven’t flipped any heads, the model o still has non-zero probability – it is still possible that we are holding a coin that cannot flip heads.
When we continue with the next few flips (Figure 6.4) we encounter our first heads on the fourth flip. At this point the model which states that heads are impossible (i.e coin o) goes to zero probability. Finally, across our entire data set (Figure 6.5) we see that the curve gets narrower, where more of the probability falls on only a few of the models and the other models become less and less likely. With only 12 data points, there is still a lot of uncertainty in which model – several models have reasonably high probability values. We still can rule out a few models confidently (like coins o, 6, 7,8, 9, and 10). We are most confident in coins 2 and 3 , with the most probability.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Moving Toward the Continuous

There is a practical problem that we face at this point, when we consider a generic bent coin. Perhaps it doesn’t fit in one of the 11 models considered, falling somewhere in between, for example with $P$ (heads) $=0.132464$. Ones’ first thought might be to include one thousand coins or one million coins instead of the 11 we’ve considered so far, so we could have coin 132464, coin 132465, coin 132466, etc… Although this can be done, we run into two problems
1 Because we are dealing with so many models, the probability associated with any single model gets very small – and gets smaller with the more models you consider
2 We can’t practically distinguish between models such as $P$ (heads) = 0.132464 and $P$ (heads) $=0.132465$ (the last digit is different here)

In order to solve both of these problems mathematically, we introduce the concept of a continuous distribution. We start by labeling the model with a continuous number rather than an integer. In our present case it makes sense to label the model with the probability that the coin flips heads. We’ll call this label $\theta$, and it will have a value between o (heads are impossible) and I (heads are certain) and can take on any value in between. Because we now have an infinite number of labels, we have two consequences:
1 We can’t simply add up all the probabilities to get our value of $K$ to make everything add up to 1 . Instead, we look at areas under the curve and make sure the entire area equals 1.
2 Because, with distributions, areas under the curve (and not the values of the distribution itself) are the probabilities, we can only speak about ranges of values. For example, we can speak meaningfully about the probability of $\theta$ between o.3 and o.4 (i.e. $P(0.3<\theta<0.4))$. When we write down something like $P(\theta)=1$ we’re not talking about a probability of a single label but rather the magnitude of the distribution at that label, $\theta$.

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Priors versus Data

暂停一下，一次看一次这个例子，看看随着我们收集更多的数据，概率和我们的知识状态是如何调整的，这是有指导意义的。在图6.3中，我们看到了没有数据(即初始先验概率)和一次又一次抛硬币的结果，两次都是反面。“无数据”的曲线与先验概率相同，在这种情况下，所有模型都是等可能的。当观察到第一次反面时，声称正面是确定的模型(即第10枚硬币)的概率变为零，因为第10枚硬币不能掷出反面。${} ^ 2美元。此时，我们知道抛硬币10是不可能的。我们还看到，高编号硬币(即有高概率抛掷正面的硬币)的概率大大降低，而我们只看到反面。
随着观察到更多的反面，较低模型的概率增加。反面掷得越多，我们就越相信次数较少的模型。因为在这一点上，我们还没有抛过任何正面，模型0仍然有非零概率-，仍然有可能我们拿着的硬币不能抛正面。
当我们继续进行接下来的几次投掷(图6.4)时，我们在第四次投掷时遇到了第一次正面。此时，认为头像不可能出现的模型(即硬币0)的概率变为零。最后，纵观我们的整个数据集(图6.5)，我们看到曲线变得越来越窄，其中更多的概率落在少数模型上，而其他模型的可能性越来越小。在只有12个数据点的情况下，哪个模型仍然存在很多不确定性——有几个模型具有相当高的概率值。我们仍然可以自信地排除一些模型(如硬币0、6、7、8、9和10)。我们对硬币2和3最有信心，概率最大。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Moving Toward the Continuous

在这一点上，我们面临一个实际问题，当我们考虑一个一般的弯曲硬币时。也许它不适合所考虑的11个模型中的一个，落在两者之间的某个地方，例如$P$(正面)$=0.132464$。人们的第一个想法可能是包括1000枚或100万枚硬币，而不是我们目前考虑的11枚硬币，所以我们可以有硬币132464，硬币132465，硬币132466，等等
因为我们要处理的模型太多了，与任何一个模型相关的概率都变得非常小，而且随着你考虑的模型越多，概率就越小
2 .我们实际上无法区分$P$(正面)= 0.132464和$P$(正面)$=0.132465$(这里的最后一位数字不同)这样的模型。

为了从数学上解决这两个问题，我们引入了连续分布的概念。我们首先用连续数而不是整数标记模型。在我们目前的情况下，用硬币正面朝上的概率来标记模型是有意义的。我们称这个标签为$\theta$，它的值介于0(不可能出现正面)和I(正面是肯定的)之间，可以取这两者之间的任何值。因为我们现在有无限多的标签，我们有两个结果:
我们不能简单地把所有的概率加起来，使K的值等于1。相反，我们看曲线下的面积，确保整个面积等于1。
因为，对于分布，曲线下的面积(而不是分布本身的值)是概率，我们只能谈论值的范围。例如，我们可以有意义地讨论$\theta$在0.3和0.4之间的概率(例如$ P(0.3 < \θ< 0.4))。当我们写下P(\ θ)=1时我们不是在讨论单个标签的概率，而是在该标签处分布的大小。

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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
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统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Visualization of Data

There are two main methods of visualizing data, and several others that are related to these methods. In this section we introduce just two, histograms and scatter plots, and we will use these throughout the text.
Histograms
Histograms are a way of summarizing data, when presenting the entire data set is impractical, or where some understanding of the data is made clearer by summarizing. The histogram plot is done with the following steps:
1 Choose a number of bins to divide the data.
2 Count up the data that fall into each bin
3 Make a bar plot, or a scatter plot to present the data.
The following is an example with a small data set. The process of binning and counting is often done by computer, but it is instructive to perform the process by hand a few times in order to understand what the results are.

Table 3.3 shows a collection of 106 heights (in centimeters) of the male students in a class’. As a collection of numbers it is relatively opaque, but as a histogram it is clearer.

From this histogram, we can immediately observe several quantities which summarize their data:
1 The average value (around the middle) should be around $175 \mathrm{~cm}$. The actual value can be calculated from the data, as
$$
\bar{x}=\frac{177.8+160.0+\cdots+180.34+183.0}{106}=178.83
$$
2 The range of the data is around $155 \mathrm{~cm}$ up to about $205 \mathrm{~cm}$. Again we can be more precise, and find the minimum of the data (154.94 $\mathrm{cm}$ ) and the maximum $(200 \mathrm{~cm}$ ) but the histogram picture yields an approximate value instantly.
3 The values are roughly symmetric about the mean (i.e. average) value. This can give us a clue concerning how to model the data.
What is quite clear is that it is far easier to deal with a histogram, as above, than find the same information from the table of numbers.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Computer Examples

This section summarizes how to make histograms and scatter plots with the computer software.
Histograms
from sie import *
Load a sample data set, and select only the Male data…
$$
\begin{aligned}
& \text { data=load_data (‘data/survey .csv’) } \
& \text { male_data=data [data [‘Sex’]== ‘Male’] }
\end{aligned}
$$
select only the height data, and drop the missing data (na)…
$$
\text { male_height }=\text { male_data [ ‘Height’]. dropna() }
$$
make the histogram
$$
\begin{aligned}
& \text { hist (male_height, bins }=20) \
& \text { xlabel (‘Height [cm]’) } \
& \text { ylabel (‘Number of People’) }
\end{aligned}
$$
$

data=load_data(‘data/survey.csv’)
male_data=data $[$ data [‘Sex’ $]==$ ‘Male’]
select only the height and the width of writing hand data, and drop the missing data (na)…
subdata=male_data [[ ‘Height’, ‘Wr.Hnd’]].dropna ()
height=subdata [‘Height’]
wr_hand=subdata [ ‘Wr.Hnd’]
plot the data
plot (height,wr_hand, ‘o’)
ylabel (‘Writing Hand Span [cm]’)
xlabel (‘Height [cm]’)
$

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Visualization of Data

有两种主要的数据可视化方法，以及与这些方法相关的其他几种方法。在本节中，我们只介绍两种，直方图和散点图，我们将在整个文本中使用它们。
直方图
当呈现整个数据集是不切实际的，或者通过汇总可以更清楚地理解数据时，直方图是一种汇总数据的方式。直方图的绘制步骤如下:
1选择若干个bin对数据进行划分。
把每个箱子里的数据加起来
制作条形图或散点图来表示数据。
下面是一个小数据集的例子。装箱和计数的过程通常是由计算机完成的，但为了了解结果是什么，手工执行几次这个过程是有指导意义的。

表3.3是某班级男生身高(厘米)106的汇总。作为一组数字，它相对不透明，但作为一个直方图，它更清晰。

从这个直方图中，我们可以立即观察到总结其数据的几个量:
1平均值(中间左右)应在$175 \mathrm{~cm}$左右。实际值可由数据计算得出，为
$$
\bar{x}=\frac{177.8+160.0+\cdots+180.34+183.0}{106}=178.83
$$
2数据范围在$155 \mathrm{~cm}$ ～ $205 \mathrm{~cm}$左右。同样，我们可以更精确地找到数据的最小值(154.94 $\mathrm{cm}$)和最大值$(200 \mathrm{~cm}$)，但直方图立即产生一个近似值。
这些值大致对称于平均值(即平均值)。这可以给我们一个关于如何对数据建模的线索。
很明显，处理直方图要比从数字表中找到相同的信息容易得多。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Computer Examples

本节总结了如何用计算机软件制作直方图和散点图。
直方图
源自sie import *
加载一个样本数据集，并只选择Male数据…
$$
\begin{aligned}
& \text { data=load_data (‘data/survey .csv’) } \
& \text { male_data=data [data [‘Sex’]== ‘Male’] }
\end{aligned}
$$
只选择高度数据，并删除缺失的数据(na)…
$$
\text { male_height }=\text { male_data [ ‘Height’]. dropna() }
$$
制作直方图
$$
\begin{aligned}
& \text { hist (male_height, bins }=20) \
& \text { xlabel (‘Height [cm]’) } \
& \text { ylabel (‘Number of People’) }
\end{aligned}
$$
$

data=load_data(‘data/survey.csv’)
male_data=data $ [$ data [‘Sex’ $]==$ ‘Male’]
select only the height and the width of writing hand data, and drop the missing data (na)…
subdata=male_data [[ ‘Height’, ‘Wr.Hnd’]].dropna ()
height=subdata [‘Height’]
wr_hand=subdata [ ‘Wr.Hnd’]
plot the data
plot (height,wr_hand, ‘o’)
ylabel (‘Writing Hand Span [cm]’)
xlabel (‘Height [cm]’)
$

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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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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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
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EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Three Doors with Information

We return to the three-door case with a slight variation
ExAmpLE 2.17 Suppose you’re on a game show, and you’re given the choice of three doors: Behind one door is a car; behind the others, goats. You pick a door, say No. I (but the door is not opened), and the host, who knows what’s behind the doors, says that another door, say No. 3, has a o\% chance of having a car, and that the remaining door (that you haven’t chosen – i.e door No. 2) has a $66 \%$ of having the car. He then says to you, “Do you want to pick door No. 2?” Is it to your advantage to switch your choice?
In this case, switching to door No. 3 would be ridiculous – we know the car isn’t there, because the (honest) host knows that it is not there. The host also has told us that there is a $66 \%$ chance of the car behind door No. 2, and thus we have $P$ (car behind No. 1 ) $=0.34$ and $P($ car behind No. 2$)=0.66$ and it is better to switch to door No. 2.

It isn’t the number of choices that is important, it is the information we have about those choices. When you have no information, we assign equal probabilities. When we have information, we can assign non-equal probabilities.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Back to our original problem, we have

EXAMPLE 2.18 Suppose you’re on a game show, and you’re given the choice of three doors: behind one door is a car; behind the others, goats. You pick a door, say No. I (but the door is not opened), and the host, who knows what’s behind the doors, opens another door, say No. 3, which has a goat. He then says to you, “Do you want to change your choice to door No. 2?” Is it to your advantage or disadvantage to switch your choice, or does it matter whether you switch your choice or not?
The key part is that, no matter what happens,
I the host never opens your door
2 the host always opens a door with a goat
Given that your first choice, with three equal probability choices (i.e. you have no information about any of the choices), we expect to be correct only about $33 \%$ of the time. If we happened to get lucky with our first choice, then the host has a pick of two doors with goats and has some freedom. If we happened to get unlucky with our first choice (and there is a goat behind it), then the host has no freedom at all, because there is only one remaining door with a goat. So, about $66 \%$ of the time the host is forced to reveal some of his information, because the door he leaves closed (other than your door) must have the car. Thus, $66 \%$ of the time the host is telling you where the car is, just a little indirectly.

Formally, we need to involve model comparison, so we postpone this particular analysis until Section 5.4.

统计推断代考

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Three Doors with Information

我们回到三门的情况下略有变化
例2.17假设你正在参加一个游戏节目，你被要求从三扇门中做出选择:一扇门后面是一辆车;在其他动物后面的是山羊。你选了一扇门，说不。我(但门没有打开)和知道门后面是什么的主持人说，另一扇门，比如3号门，有0 %的几率有车，而剩下的一扇门(你没有选择的，也就是2号门)有66 %的几率有车。然后他对你说:“你想选2号门吗?”改变你的选择对你有利吗?
在这种情况下，切换到3号门将是荒谬的-我们知道车不在那里，因为(诚实的)主人知道它不在那里。主持人还告诉我们，2号门后面的车有66%的可能性，因此我们有$P$(1号门后面的车)$=0.34$和$P$(2号门后面的车)=0.66$，最好换成2号门。

重要的不是选择的数量，而是我们掌握的关于这些选择的信息。当你没有信息时，我们分配相等的概率。当我们有信息时，我们可以分配非等概率。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Back to our original problem, we have

例2.18假设你正在参加一个游戏节目，你被要求从三扇门中做出选择:一扇门后面是一辆车;在其他动物后面的是山羊。你选了一扇门，说不。我(但门没有打开)和主人(他知道门后面是什么)打开了另一扇门，比如说3号，里面有一只山羊。然后他对你说:“你想改走2号门吗?”改变你的选择对你是有利还是不利，或者你是否改变你的选择有关系吗?
关键是，无论发生什么，
如果主人从不给你开门
主人总是用山羊开门
考虑到你的第一个选择，有三个等概率的选择(即你没有关于任何选择的信息)，我们预计只有大约33%的时间是正确的。如果我们碰巧幸运地选择了第一个，那么主人可以选择两个带山羊的门，并有一些自由。如果我们的第一个选择碰巧不走运(门后面有一只山羊)，那么主人就完全没有自由了，因为只剩下一扇门上有一只山羊。所以，大约66%的时候主人被迫透露他的一些信息，因为他留下的门关着(除了你的门)一定有车。因此，在66%的时间里，主人会告诉你车在哪里，只是有点间接。

形式上，我们需要涉及模型比较，因此我们将这个特殊的分析推迟到第5.4节。

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

金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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