如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Random Component

The random component of a GLM is the probability distribution assumed to underlie the dependent or outcome variable, predicted by the model. Recall from Chapter 2 that when we have continuous outcome variables, we typically assume that the values obtained for these variables are random observations that come from (or follow) a normal distribution. In other words, when the outcome or response variable is continuous, such as in simple linear regression or analysis of variance (ANOVA), we typically assume that the normal distribution is the random component or underlying probability distribution for the outcome variable.

When the outcome variable is categorical, we can no longer assume that its values in the population are normally distributed. In fact, in a GLM the random component can be any known probability distribution. As discussed in Chapter 2 , with categorical variables the Poisson or binomial is often the appropriate underlying distribution, and that distribution would indicate the random component when the outcome or response variable is categorical. For example, if the outcome variable is whether a student passed (rather than failed) a test, we would assume that the underlying probability distribution of the outcome is the binomial distribution rather than the normal distribution. As another example, if the outcome variable is the number of boats that dock at a particular marina in an hour, we would assume that the underlying probability distribution is the Poisson distribution rather than the normal distribution.

The random component of a GLM thus allows us to use outcome variables (Ys) that are not necessarily normally distributed. In addition, as was shown in Chapter 2 , the random component or distribution underlying the outcome variable $(Y)$ is instrumental in computing its expected value (or mean),
$$
E(Y)=\propto
$$
This expected value is also the outcome predicted by a model, using predictor variables.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Systematic Component

The systematic component of a GLM consists of the independent, predictor, or explanatory variables (Xs) that a researcher hypothesizes will predict (or explain) differences in the dependent or outcome variable. The predictors are considered to be the systematic component of the model because they systematically explain differences in the outcome variable and are generally treated as fixed, rather than random, variables. These variables may be subject to experimental control, or systematic manipulation, although this is not a necessary condition for the systematic component.

The predictor variables are combined to form the linear predictor, which is simply a linear combination of the predictors or the “right-hand side” of the model equation.

where the coefficients of the model ( $\alpha$ and $\beta$ s) are estimated based on the observed data. The systematic component of a GLM thus specifies the way in which the explanatory variables or predictors are expected to linearly influence the predicted or expected value of the outcome, $E(Y)$.

It should be noted that each of the predictors may be a combination of other predictors. For example, an interaction term can be represented by a predictor that is the product of two variables, such as $X_{4}=X_{1} X_{3}$, or a nonlinear trend can be represented by a predictor that is a function of a variable, such as using $X_{2}=X_{1}^{2}$ to represent a quadratic trend by squaring a variable. The key is that the predictors are represented as a linear combination in the GLM to ensure that it is indeed a linear model.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Link Function

The key to GLMs is to “link” the random and systematic components of the model with some mathematical function, which we will call $g(\cdot)$. This function is applied to the expected value of the outcome variable, $E(Y)$, so that it can be properly modeled or predicted using the systematic component; that is:
$$
\mathrm{g}(E(Y))=\alpha+\beta_{1} X_{1}+\beta_{2} X_{2}+\ldots+\beta_{p} X_{p}
$$
The link function allows us to relate the systematic component (consisting of a linear predictor) to the random component (which is based on the probability distribution of the outcome variable) in a linear manner. In other words, the link function is a mathematical function we use to transform the predicted or expected value of the outcome to produce a transformed variable, $\mathrm{g}(E(Y))$, that is linearly related to the predictors.

For example, suppose that we would like to use family income (in thousands of dollars) as a predictor, $X$, of a standardized test score (such as an ACT score). Figure $6.2$ provides an illustration of a possible relationship between these variables. In this case, if the relationship depicted in Figure $6.2$ provides a good representation of the actual relationship between these variables, the predicted outcome (ACT score), which is the expected value of $Y$ and is denoted as $E(Y)$, can be written as
$$
E(Y)=\alpha+\beta(X) . \mathrm{w}
$$
Figure $6.2$ shows that as $X$ increases by one unit, the predicted outcome, $E(Y)$, increases at a constant rate (represented by $\beta$ in Equation 6.1). In this case, the predicted or expected outcome, $E(Y)$, does not need to be transformed to be linearly related to the predictor. More technically, if $g(\cdot)$ represents the link function, the transformation of $E(Y)$ by $g$ in this case is$g(E(Y))=E(Y)$. This is referred to as the identity link function because applying the $g(\cdot)$ function to $E(Y)$ results in the same value, $E(Y)$. This would be a reasonable approach, in that it will represent the relationship appropriately, when the outcome variable is continuous. Thus, this is the link function that is used when the outcome or response variable is continuous and typically normally distributed, such as in regression and ANOVA models. In this case a link function is not truly necessary, though in the context of a GLM the link function would be the identity function.

When it cannot be assumed that the response variable follows a normal distribution, the predicted or expected outcome $E(Y)$ will not typically be linearly related to the predictors unless it is transformed. For example, suppose that the outcome variable was the probability that a student will pass (as opposed to fail) a specific test, so the predicted value is $E(Y)=\pi=$ predicted probability of passing. Using the same predictor as earlier $(X=$ family income), the graph shown in Figure 6.3a illustrates a possible relationship between these two variables. Note that in this case the outcome variable, a probability, cannot be lower than 0 or greater than 1 (by definition) no matter how high or low the value of the predictor gets. In addition, family income tends to be more strongly associated with the probability of passing the test for students in the middle of the family income range than at more extreme (very high or very low) income levels. In this case, using the identity link as in Equation $6.1$ to link the random and systematic components of the GLM would amount to using the model $E(Y)=\pi=\alpha+\beta(X)$ or fitting a straight line to the points in Figure 6.3a. This would result in a poor representation of the association between the variables, especially for certain income ranges. It would also then be theoretically possible for the prediction obtained from the model to exceed 1 or fall below 0 (for high or low enough values of $X$, respectively), which is nonsensical because probabilities must fall between 0 and 1 . If, however, the predicted probability $(E(Y)$ or $\pi)$ is transformed using the equation
$\mathrm{g}(E(Y))=\mathrm{g}(\pi)=\ln \left(\frac{\pi}{1-\pi}\right)=\operatorname{logit}$ of $\pi$,
then the resulting relationship between the transformed value, $\ln (\pi /(1-\pi))$, and income level $(\mathrm{X})$ will be linear, as illustrated in Figure 6.3b. Therefore, the transformed outcome variable can be related (or linked) to the predictor in a linear fashion by the following model:
$$
\mathrm{g}(E(Y))=\ln \left(\frac{\pi}{1-\pi}\right)=\alpha+\beta(X)
$$
This particular link function (or transformation) is called the logit link function, and the resulting GLM is called the logistic regression model (discussed in detail in Chapters 8,9 , and 10 ). The logit function typically works well with a binary outcome variable or a random component that is assumed to follow a binomial distribution.

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Random Component

GLM 的随机分量是假设为模型预测的因变量或结果变量的概率分布。回想一下第 2 章，当我们有连续的结果变量时，我们通常假设为这些变量获得的值是来自（或遵循）正态分布的随机观察值。换句话说，当结果或响应变量是连续的时，例如在简单线性回归或方差分析 (ANOVA) 中，我们通常假设正态分布是结果变量的随机分量或潜在概率分布。

当结果变量是分类变量时，我们不能再假设它在总体中的值是正态分布的。事实上，在 GLM 中，随机分量可以是任何已知的概率分布。正如第 2 章所讨论的，对于分类变量，泊松或二项式通常是适当的基础分布，并且当结果或响应变量是分类变量时，该分布将指示随机分量。例如，如果结果变量是学生是否通过（而不是失败）测试，我们将假设结果的潜在概率分布是二项分布而不是正态分布。再举一个例子，如果结果变量是一小时内停靠在特定码头的船只数量，

因此，GLM 的随机分量允许我们使用不一定是正态分布的结果变量 (Ys)。此外，如第 2 章所示，结果变量的随机分量或分布(是)有助于计算其预期值（或平均值），
和(是)=∝
该预期值也是模型使用预测变量预测的结果。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Systematic Component

GLM 的系统组件由独立变量、预测变量或解释变量 (X) 组成，研究人员假设这些变量将预测（或解释）因变量或结果变量的差异。预测变量被认为是模型的系统组成部分，因为它们系统地解释了结果变量的差异，并且通常被视为固定变量，而不是随机变量。这些变量可能受到实验控制或系统操作，尽管这不是系统组件的必要条件。

预测变量组合起来形成线性预测变量，它只是预测变量的线性组合或模型方程的“右手边”。

其中模型的系数 (一种和bs) 根据观察到的数据进行估计。因此，GLM 的系统组件指定了解释变量或预测变量预期线性影响结果的预测值或预期值的方式，和(是).

应当注意，每个预测器可以是其他预测器的组合。例如，一个交互项可以由一个预测变量表示，该预测变量是两个变量的乘积，例如X4=X1X3, 或者非线性趋势可以用作为变量函数的预测变量来表示，例如使用X2=X12通过对变量进行平方来表示二次趋势。关键是预测变量在 GLM 中表示为线性组合，以确保它确实是一个线性模型。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|The Link Function

GLM 的关键是将模型的随机和系统组件与一些数学函数“联系起来”，我们将其称为G(⋅). 该函数应用于结果变量的期望值，和(是)，以便可以使用系统组件对其进行适当的建模或预测；那是：
G(和(是))=一种+b1X1+b2X2+…+bpXp
链接函数允许我们以线性方式将系统分量（由线性预测变量组成）与随机分量（基于结果变量的概率分布）联系起来。换句话说，链接函数是我们用来转换结果的预测值或期望值以产生转换变量的数学函数，G(和(是))，即与预测变量线性相关。

例如，假设我们想使用家庭收入（以千美元计）作为预测变量，X，标准化考试成绩（如 ACT 成绩）。数字6.2说明了这些变量之间可能存在的关系。在这种情况下，如果如图所示的关系6.2提供了这些变量之间实际关系的良好表示，即预测结果（ACT 分数），即是并表示为和(是), 可以写成
和(是)=一种+b(X).在
数字6.2表明作为X增加一个单位，预测结果，和(是)，以恒定速率增加（表示为b在公式 6.1)。在这种情况下，预测或预期的结果，和(是), 不需要转换为与预测变量线性相关。从技术上讲，如果G(⋅)表示链接函数，变换和(是)经过G在这种情况下是G(和(是))=和(是). 这被称为身份链接功能，因为应用G(⋅)作用于和(是)产生相同的值，和(是). 这将是一种合理的方法，因为当结果变量是连续的时，它将适当地表示关系。因此，这是当结果或响应变量是连续的并且通常是正态分布时使用的链接函数，例如在回归和方差分析模型中。在这种情况下，链接函数并不是真正需要的，尽管在 GLM 的上下文中，链接函数将是恒等函数。

当不能假设响应变量服从正态分布时，预测或预期结果和(是)除非它被转换，否则它通常不会与预测变量线性相关。例如，假设结果变量是学生通过（而不是不及格）特定测试的概率，因此预测值为和(是)=圆周率=预测的通过概率。使用与之前相同的预测器(X=家庭收入），图 6.3a 中的图表说明了这两个变量之间可能存在的关系。请注意，在这种情况下，无论预测变量的值有多高或多低，结果变量（概率）都不能小于 0 或大于 1（根据定义）。此外，与极端（非常高或非常低）收入水平的学生相比，家庭收入中等的学生与通过考试的概率之间的联系更紧密。在这种情况下，使用等式中的身份链接6.1将 GLM 的随机和系统成分联系起来相当于使用该模型和(是)=圆周率=一种+b(X)或将直线拟合到图 6.3a 中的点。这将导致变量之间的关联表现不佳，特别是对于某些收入范围。从理论上讲，从模型获得的预测也有可能超过 1 或低于 0（对于足够高或足够低的X，分别），这是无意义的，因为概率必须落在 0 和 1 之间。但是，如果预测的概率(和(是)或者圆周率)使用等式转换
G(和(是))=G(圆周率)=ln⁡(圆周率1−圆周率)=罗吉特的圆周率，
然后是转换后的值之间的关系，ln⁡(圆周率/(1−圆周率)), 和收入水平(X)将是线性的，如图 6.3b 所示。因此，转换后的结果变量可以通过以下模型以线性方式与预测变量相关（或链接）：
G(和(是))=ln⁡(圆周率1−圆周率)=一种+b(X)
这个特定的链接函数（或转换）称为 logit 链接函数，生成的 GLM 称为逻辑回归模型（在第 8,9 和 10 章中详细讨论）。logit 函数通常适用于二元结果变量或假定遵循二项分布的随机分量。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Independence

Marginal independence implies that the there is no association in the marginal table, whereas marginal dependence or marginal association implies that there is an association in the marginal table. The terms marginal dependence and marginal association can thus be used interchangeably. For a $2 \times 2$ marginal table representing the relationship between two variables, $X$ and $Y$ (across all levels of $Z$ ), marginal independence implies that (in the population) the marginal odds ratio, $\theta_{X Y}$ is equal to 1 ; similarly, marginal dependence implies that (in the population) $\theta_{X Y}$ is not equal to 1 . In our second example (Table 5.5), for instance, there was marginal dependence between smoking status and the ability to breathe normally (in the sample) because the estimated marginal odds ratio was, $\hat{\theta}_{X Y}=2.756$. This association (odds ratio) was statistically significant, indicating that the presence of a marginal association (i.e., a marginal odds ratio that is greater than 1) generalizes to the population.
In general, for any $I \times J$ marginal table, marginal independence implies that all of the odds ratios that can be formed using any two levels of the variables, $X$ and $Y$, will be equal to 1 .
92 Associations, Three Categorical Variables
On the other hand, marginal dependence implies that at least one of the odds ratios formed by using two levels of the variables $X$ and $Y$ is not equal to 1 . In all cases, these marginal associations (between $X$ and $Y$ ) ignore the third variable ( $Z$ ).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Conditional Independence

Conditional independence implies that there is no association between the variables $X$ and $Y$ in $a n y$ of the $K$ partial tables that are conditional on each level of the third variable, $Z$. For a $2 \times 2$ partial table, this implies that, in the population, the odds ratios in all of the $K$ partial tables are equal to 1 , or $\theta_{X Y \mid \mathbb{Z}{k}}=1$ for all $k=1,2, \ldots, K$. We use the conditional odds ratio notation $\theta{X Y \chi}$ to represent the association between $X$ and $Y$ conditional on the $k^{\text {th }}$ level of $Z$. Note that in conditional notation the variables to the left of the vertical line represent the association of interest, and the variables to the right of the vertical line represent the variables on which the association is conditioned. In general, for any $I \times J$ partial table, conditional independence implies that all odds ratios that can be formed by using any two levels of $X$ and $Y$ will be equal to 1 for all $K$ partial tables (i.e., conditional on the levels of $Z$ ).

Conditional dependence or conditional association implies that there is an association in at least one of the partial tables. In the case of $2 \times 2$ partial tables, conditional dependence implies that, in the population, the odds ratio in at least one of the partial tables, or $\theta_{X Y \mid z_{k}}$ for at least one $k=1,2, \ldots, K$, is not equal to 1 . In general, for any $I \times J$ partial table, conditional dependence implies that at least one of the odds ratios that can be formed by using any two levels of two variables, $X$ and $Y$, is not equal to 1 for at least one of the partial tables conditional on $Z$.

Conditional dependence was evident in both of our earlier examples because the partial association between two of the variables was present in (at least) one of the partial tables. In our first example (Table 5.1), there was partial association between political affiliation and age for females $\left(\chi^{2}=24.496, d f=6, p<0.001\right)$, though not for males $\left(\chi^{2}=8.193, d f=6\right.$, $p=0.224)$. This implies that at least one of the conditional odds ratios that can be computed from the political affiliation and age group partial table for females is not equal to 1 in the population. In fact, given the residual analysis described previously (Table 5.2), and examining the cells that most deviated from independence, it is likely that the odds ratio formed by considering the $2 \times 2$ table for liberal and conservative females in the age groups 18-29 and 50 or older will reflect a statistically significant association. This is because these cells have the largest residuals and thus deviate most from what would be expected under independence. The frequency counts for these four cells are shown in Table $5.6$; the estimated odds ratio for this table is $2.83$, indicating that the odds of being affiliated as liberal rather than conservative are almost 3 times greater for females between the ages of 18 and 29 than for females who are at least 50 years old.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Homogeneous Association

When the conditional associations between $X$ and $Y$ are the same across all $K$ partial tables (representing levels of $Z$ ), we have homogeneous association between $X$ and $Y$. This is analogous to the absence of a three-way interaction in a three-way ANOVA, and implies that the two-way interaction between any two variables (or factors) is the same across all levels of the third variable (or factor).

Homogeneous association was not evident in the examples presented thus far because the partial associations between $X$ and $Y$ were not the same across all $K$ partial tables. In other words, in these examples there was a “three-way association” between the variables considered. Specifically, in our first example, there was a three-way association between gender, age, and political affiliation, because the degree of association between political affiliation and age differed between males and females. In other words, the association between political affiliation and age depended on one’s gender. Likewise, in our second example there was a three-way association between ability to breathe normally, smoking, and age, because the degree of association between smoking and the ability to breathe normally was stronger for respondents older than 50 years of age than for those 50 years of age or younger. In general, to reject the null hypothesis of homogeneous association, it is not necessary for some conditional associations to be statistically significant and others to be insignificant (as was the case in these examples). A rejection of this null hypothesis only implies that the partial associations are not equivalent in either strength or direction. It could be the case, for example, that both of the partial associations are statistically significant but one of them is also significantly stronger than another.
Formally, a homogeneous association implies that all of the following equalities hold:
$$
\begin{aligned}
&\theta_{X Y \mid Z_{1}}=\theta_{X Y \mid Z_{2}}=\cdots=\theta_{X Y \mid Z_{X}} \
&\theta_{X Z \mid Y_{1}}=\theta_{X Z Y_{2}}=\cdots=\theta_{X Z Y} \
&\theta_{Y Z \mid X_{1}}=\theta_{Y Z \mid X_{2}}=\cdots=\theta_{Y Z \mid X_{1}}
\end{aligned}
$$
If any one of the equalities (in Equations $5.1-5.3$ ) is true, then the other two equalities will also be true. For example, suppose that homogeneous association was found between writing proficiency ( $Y=$ yes or no), type of instruction ( $X=$ whole language or phonics), and school locale ( $Z=$ urban or rural). This would imply that the odds of being proficient in writing if taught using a whole language approach, as opposed to a phonics approach, would be statistically equivalent for students in urban and rural schools (i.e., all $\theta_{X Y \mid Z_{k}}$ are equal to each other). Moreover, the odds of being proficient in writing if one went to an urban school, as opposed to a rural school, would be statistically equivalent regardless of the method of instruction (i.e., all $\theta_{Y Z \mid X_{i}}$ are equal). Finally, the odds of being taught from a whole language approach if one went to an urban school, as opposed to a rural school, would be comparable for students who were proficient in writing and those who were not (i.e., all $\theta_{x z Y}$ are equal).

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Independence

边际独立意味着在边际表中没有关联，而边际依赖或边际关联意味着在边际表中存在关联。因此，术语边际依赖和边际关联可以互换使用。为一个2×2表示两个变量之间关系的边际表，X和是（在所有级别从)，边际独立性意味着（在总体中）边际优势比，θX是等于 1 ；同样，边际依赖意味着（在人口中）θX是不等于 1 。例如，在我们的第二个示例（表 5.5）中，吸烟状况和正常呼吸能力（在样本中）之间存在边际依赖性，因为估计的边际优势比是，θ^X是=2.756. 这种关联（优势比）具有统计学意义，表明存在边际关联（即，大于 1 的边际优势比）可以推广到人群。
一般来说，对于任何一世×Ĵ边际表，边际独立性意味着可以使用任何两个变量水平形成的所有优势比，X和是, 将等于 1 。
92 关联，三个分类变量
另一方面，边际依赖意味着通过使用两个变量水平形成的优势比中的至少一个X和是不等于 1 。在所有情况下，这些边缘关联（在X和是) 忽略第三个变量 (从).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Conditional Independence

条件独立意味着变量之间没有关联X和是在一种n是的到以第三个变量的每个级别为条件的部分表，从. 为一个2×2部分表，这意味着在总体中，所有到部分表等于 1 ，或θX是∣从到=1对全部到=1,2,…,到. 我们使用条件优势比符号θX是χ表示之间的关联X和是有条件的到th 水平从. 请注意，在条件符号中，垂直线左侧的变量代表感兴趣的关联，垂直线右侧的变量代表关联所依赖的变量。一般来说，对于任何一世×Ĵ部分表，条件独立意味着所有优势比可以通过使用任何两个水平X和是将等于 1到部分表（即，以从).

条件依赖或条件关联意味着在至少一个部分表中存在关联。如果是2×2部分表，条件依赖意味着，在总体中，至少有一个部分表中的优势比，或θX是∣和到对于至少一个到=1,2,…,到, 不等于 1 。一般来说，对于任何一世×Ĵ部分表，条件依赖意味着至少一个优势比可以通过使用两个变量的任何两个水平形成，X和是, 对于至少一个部分表不等于 1从.

在我们之前的两个示例中，条件依赖都很明显，因为两个变量之间的部分关联存在于（至少）一个部分表中。在我们的第一个示例（表 5.1）中，女性的政治派别与年龄之间存在部分关联(χ2=24.496,dF=6,p<0.001), 虽然不适合男性(χ2=8.193,dF=6,p=0.224). 这意味着可以从女性的政治派别和年龄组部分表中计算出的条件优势比中的至少一个在总体中不等于 1。事实上，考虑到前面描述的残差分析（表 5.2），并检查最偏离独立性的单元格，很可能通过考虑2×218-29 岁和 50 岁或以上年龄组的自由派和保守派女性的表格将反映具有统计学意义的关联。这是因为这些单元格具有最大的残差，因此与独立时的预期偏差最大。这四个细胞的频率计数显示在表中5.6; 该表的估计优势比为2.83，表明 18 至 29 岁的女性加入自由派而非保守派的几率几乎是 50 岁以上女性的 3 倍。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Homogeneous Association

当之间的条件关联X和是都是一样的到部分表（代表级别从)，我们之间存在同质关联X和是. 这类似于三因素方差分析中不存在三因素交互作用，并暗示任何两个变量（或因子）之间的双向交互作用在第三个变量（或因子）的所有水平上都是相同的。

迄今为止的例子中，同质关联并不明显，因为之间的部分关联X和是所有人都不一样到部分表。换句话说，在这些示例中，所考虑的变量之间存在“三向关联”。具体来说，在我们的第一个例子中，性别、年龄和政治派别之间存在三向关联，因为政治派别和年龄之间的关联程度在男性和女性之间是不同的。换句话说，政治派别和年龄之间的关联取决于一个人的性别。同样，在我们的第二个示例中，正常呼吸能力、吸烟和年龄之间存在三向关联，因为 50 岁以上的受访者吸烟与正常呼吸能力之间的关联程度要强于那些50 岁或以下。一般来说，要拒绝同质关联的原假设，一些条件关联没有必要在统计上显着，而另一些则无关紧要（如这些示例中的情况）。拒绝该零假设仅意味着部分关联在强度或方向上不相等。例如，可能的情况是，两个部分关联都具有统计显着性，但其中一个也明显强于另一个。
形式上，同质关联意味着以下所有等式都成立：
θX是∣从1=θX是∣从2=⋯=θX是∣从X θX从∣是1=θX从是2=⋯=θX从是 θ是从∣X1=θ是从∣X2=⋯=θ是从∣X1
如果任何一个等式（在等式5.1−5.3) 为真，那么其他两个等式也为真。例如，假设在写作能力（是=是或否），指令类型（X=整个语言或语音）和学校语言环境（从=城市或农村）。这意味着，如果使用全语言教学法而不是拼音法教学，精通写作的几率对于城市和农村学校的学生在统计上是相等的（即，所有θX是∣从到彼此相等）。此外，如果一个人上城市学校而不是农村学校，那么无论教学方法如何（即所有θ是从∣X一世相等）。最后，如果一个人去城市学校而不是农村学校，那么从整体语言方法学习的几率对于熟练写作的学生和不熟练写作的学生（即所有θX和是相等）。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Partial Tables and Conditional Associations

Three-way contingency tables depict the relationship between three categorical variables by considering two-way contingency tables, called partial tables, at the different levels of
Associations, Three Categorical Variables 87 the third variable. While the notation and terminology introduced in the previous chapter for two-way contingency tables generalize to three-way contingency tables, they are here extended to take into consideration the third variable.

When we have three categorical variables, the total number of categories for the row variable, $X$, is still denoted by $I$, with each category indexed by $i$; the total number of categories for the column variable, $Y$, is still denoted by $J$, with each category indexed by $j$; but now we have a third variable, $Z$, for which the total number of categories is denoted by $K$, with each category indexed by $k$. Figure $5.1$ illustrates a three-way table, which can be partitioned or “sliced up” in three different ways to create partial tables. One could either create $K$ partial tables, one for each level of the variable $Z$; J partial tables, one for each level of $Y$; or $I$ partial tables, one for each level of $X$. The slices for each level of $Z$ are depicted in Figure 5.1. The “slices” are often displayed side-by-side or stacked on top of each other when presenting the data. In general, the size of three-way contingency tables is denoted as $I \times J \times K$ and the frequency in each cell of the table (i.e., the number of observations falling into the $i^{\text {th }}$ category of $X, j^{\text {th }}$ category of $Y$, and $k^{\text {th }}$ category of $Z$ ) is denoted by $n_{i j k}$.

A substantive example of a three-way contingency table depicting the relationship between political affiliation, age, and gender is illustrated in Table 5.1. In this example, $X$ is political affiliation and has $I=3$ categories ( $i=1$ for liberal; $i=2$ for moderate; and $i=3$ for conservative), $Y$ is age group and has $J=4$ categories $(j=1$ for those $18-29$ years of age; $j=2$ for those $30-39$ years of age; $j=3$ for those $40-49$ years of age; and $j=4$ for those $50-$ plus years of age), and $Z$ is gender with $K=2$ categories ( $k=1$ for males; $k=2$ for females). The size of this three-way contingency table is $3 \times 4 \times 2$. The frequency in each cell of the table is denoted by $\mathrm{n}{\mathrm{ijl}}$ (where $i=1,2, \ldots, 3 ; j=1,2, \ldots, 4 ; k=1,2$ ). For example, $\mathrm{n}{142}$ in Table $5.1$ represents the number of respondents who are liberal $(i=1), 50$-plus years of age $(j=4)$, and female $(k=2)$, so $n_{142}=63$. Taken together, the cell frequencies represent the joint distribution of the three categorical variables.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Tables and Marginal Associations

A marginal table represents combined partial tables and is formed by adding their corresponding frequencies. That is, the marginal table contains marginal frequencies because the frequencies are summed across one of the three variables. Using the example in Table 5.1, a $3 \times 4$ marginal table (representing political affiliation and age category) can be formed by adding the frequencies across gender, as depicted in Table 5.3. For illustration, the first cell frequency in Table $5.3$ is $\mathrm{n}{11+}=86$ and was obtained by adding the frequencies of males and females who are liberal and $18-29$ years old; that is, $n{111}+n_{112}=27+59=86$. In general, each frequency in this marginal table can be represented as $n_{i j+}=n_{i j 1}+n_{i j 2}$.

The associations in marginal tables are called marginal associations. For readers familiar with analysis of variance (ANOVA), the conditional associations previously discussed are analogous to three-way interactions in ANOVA, where the interaction between any two factors depends on the level of the third factor, while the marginal associations are analogous to

two-way interactions in a three-way ANOVA, where the interaction between any two factors is averaged across all levels of the third factor. In other words, conditional associations examine two-way associations separately at each level of the third variable, whereas marginal associations examine two-way associations overall, essentially ignoring the third variable. Therefore, conditional associations can be very different from the marginal associations for the same data set. In our example, the marginal association between political affiliation and age group would essentially ignore one’s gender and may be very different from either of the conditional associations for these variables (which are obtained for each gender separately).

To further illustrate these concepts, Table $5.4$ depicts the results of a study, adapted from Agresti (1990), that examined the association between smoking status and the ability to breathe normally for two age groups. A marginal table that depicts the overall association between smoking status and the ability to breathe normally regardless of (or summed across) age is shown in Table 5.5. The estimated odds ratio for the marginal association between breathing normally and smoking status (computed using the frequencies in Table 5.5) is
$$
\hat{\theta}=\frac{741 \times 131}{927 \times 38}=2.756
$$
Associations, Three Categorical Variables 91 and it represents a statistically significant marginal association $\left(\chi^{2}=30.242, d f=1, p<0.001\right)$. In computing this association, we have ignored the effect of age, although it might be hypothesized to have an impact on the ability to breathe. In fact, using the partial tables shown in Table $5.4$, for those who were less than 50 years of age, the estimated odds ratio between breathing normally and smoking status is $\hat{\theta}=1.418$, which is not a statistically significant conditional association $\left(\chi^{2}=2.456, d f=1, p=0.112\right)$. On the other hand, for participants in the study who were 50 years of age or older, the estimated odds ratio is $\hat{\theta}=12.38$, which is a statistically significant conditional association $\left(\chi^{2}=35.45, d f=1, p<0.001\right)$. Therefore, age is an important covariate in studying the relationship between smoking status and the ability to breathe.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Patterns of Association

In this section, we discuss the relationship between two variables, $X$ and $Y$, either conditional on or combined across the levels of the third variable, $Z$. Although the labels given to the variables (i.e., which variable is called $X, Y$, or $Z$ ) are rather arbitrary, it is somewhat conventional to denote the primary variables of interest as $X$ and $Y$ while denoting the covariate as $Z$. This is the approach we take in the general discussion that follows.

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Partial Tables and Conditional Associations

三向列联表通过考虑双向列联表（称为部分表）来描述三个分类变量之间的关系，在不同的
关联级别，三分类变量 87 第三个变量。虽然前一章介绍的双向列联表的符号和术语可以推广到三路列联表，但在这里它们被扩展以考虑第三个变量。

当我们有三个分类变量时，行变量的类别总数，X, 仍表示为一世，每个类别由一世; 列变量的类别总数，是, 仍表示为Ĵ，每个类别由j; 但现在我们有了第三个变量，从, 其中类别总数表示为到，每个类别由到. 数字5.1说明了一个三向表，可以以三种不同的方式对其进行分区或“切片”以创建部分表。一个人可以创建到部分表，一个用于变量的每个级别从; J 个部分表，每个级别一个是; 或者一世部分表，每个级别一个X. 每个级别的切片从如图 5.1 所示。在呈现数据时，“切片”通常并排显示或堆叠在一起。通常，三向列联表的大小表示为一世×Ĵ×到以及表格每个单元格中的频率（即，落入一世th 类别X,jth 类别是， 和到th 类别从) 表示为n一世j到.

描述政治派别、年龄和性别之间关系的三向列联表的一个实质性例子如表 5.1 所示。在这个例子中，X是政治派别，并且有一世=3类别（一世=1对于自由主义者；一世=2为中度；和一世=3保守），是是年龄组并且有Ĵ=4类别(j=1对于那些18−29岁;j=2对于那些30−39岁;j=3对于那些40−49岁; 和j=4对于那些50−加上年龄），和从是性别与到=2类别（到=1男性；到=2对于女性）。这个三向列联表的大小是3×4×2. 表中每个单元格中的频率用 $\mathrm{n} {\mathrm{ijl}} 表示(在H和r和i=1,2, \ldots, 3 ; j=1,2, \ldots, 4 ; k=1,2).F这r和X一种米p一世和,\mathrm{n} {142}一世n吨一种b一世和5.1r和pr和s和n吨s吨H和n你米b和r这Fr和sp这nd和n吨s在H这一种r和一世一世b和r一种一世(i=1), 50−p一世你s是和一种rs这F一种G和(j=4),一种ndF和米一种一世和(k = 2),s这n_{142}=63 美元。总之，单元频率代表三个分类变量的联合分布。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Marginal Tables and Marginal Associations

边缘表表示组合的部分表，并通过添加它们的相应频率形成。也就是说，边际表包含边际频率，因为频率是三个变量之一的总和。使用表 5.1 中的示例，a3×4边际表（代表政治派别和年龄类别）可以通过添加跨性别的频率来形成，如表 5.3 所示。为了说明，表中的第一个小区频率5.3是 $\mathrm{n} {11+}=86一种nd在一种s这b吨一种一世n和db是一种dd一世nG吨H和Fr和q你和nC一世和s这F米一种一世和s一种ndF和米一种一世和s在H这一种r和一世一世b和r一种一世一种nd18-29是和一种rs这一世d;吨H一种吨一世s,n {111}+n_{112}=27+59=86.一世nG和n和r一种一世,和一种CHFr和q你和nC是一世n吨H一世s米一种rG一世n一种一世吨一种b一世和C一种nb和r和pr和s和n吨和d一种sn_{i j+}=n_{ij 1}+n_{ij 2}$。

边缘表中的关联称为边缘关联。对于熟悉方差分析 (ANOVA) 的读者来说，前面讨论的条件关联类似于 ANOVA 中的三向交互作用，其中任意两个因素之间的交互作用取决于第三个因素的水平，而边际关联类似于

三向方差分析中的双向交互作用，其中任何两个因素之间的交互作用在第三个因素的所有水平上取平均值。换句话说，条件关联在第三个变量的每个级别分别检查双向关联，而边际关联总体上检查双向关联，基本上忽略了第三个变量。因此，条件关联可能与同一数据集的边缘关联非常不同。在我们的示例中，政治派别和年龄组之间的边际关联基本上会忽略一个人的性别，并且可能与这些变量的任何一个条件关联（分别针对每个性别获得）非常不同。

为了进一步说明这些概念，表5.4描述了改编自 Agresti (1990) 的一项研究的结果，该研究检查了两个年龄组的吸烟状况与正常呼吸能力之间的关系。表 5.5 显示了一个边际表，该表描述了吸烟状况与正常呼吸能力之间的总体关联，而与年龄无关（或总和）。正常呼吸与吸烟状态之间的边际关联的估计优势比（使用表 5.5 中的频率计算）为
θ^=741×131927×38=2.756
关联，三个分类变量 91 它代表了具有统计意义的边际关联(χ2=30.242,dF=1,p<0.001). 在计算这种关联时，我们忽略了年龄的影响，尽管可能假设它对呼吸能力有影响。实际上，使用 Table 所示的部分表5.4，对于年龄小于 50 岁的人，正常呼吸和吸烟状态之间的估计优势比为θ^=1.418，这不是统计显着的条件关联(χ2=2.456,dF=1,p=0.112). 另一方面，对于年龄在 50 岁或以上的研究参与者，估计优势比为θ^=12.38，这是一个统计显着的条件关联(χ2=35.45,dF=1,p<0.001). 因此，年龄是研究吸烟状况与呼吸能力之间关系的重要协变量。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Patterns of Association

在本节中，我们讨论两个变量之间的关系，X和是，以第三个变量的水平为条件或组合，从. 虽然赋予变量的标签（即调用哪个变量X,是， 或者从) 是相当随意的，将感兴趣的主要变量表示为有些传统X和是同时将协变量表示为从. 这是我们在随后的一般性讨论中采用的方法。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Expected Frequencies Under Independence

Under the first approach to testing the association (or lack of association) between two categorical variables, the null hypothesis states that the two variables are statistically independent. This means (recall from Section 4.2) that the frequency or probability in a particular cell of the contingency table can be determined directly from the cell’s row and column (marginal) frequencies or probabilities. In other words, under statistical independence, the marginal probabilities (or frequencies) can be used to determine the joint probabilities (or frequencies); specifically, the cell (joint) probability is equal to the product of its row and column (marginal) probabilities: $\pi_{i j}=\pi_{i+} \pi_{+i}$

Using sample notation, the expected joint probability $p_{i j}$ for any given cell can be computed as
$$
p_{i j}=p_{i+} p_{+j}=\left(\frac{n_{i+}}{n_{++}}\right)\left(\frac{n_{+j}}{n_{++}}\right) .
$$
To convert this expected probability to the corresponding expected frequency, we multiply the probability by the total number of observations:
$$
n_{i j}=n_{++} p_{i j}=n_{++}\left(\frac{n_{i+}}{n_{++}}\right)\left(\frac{n_{+j}}{n_{++}}\right)=\frac{n_{i+} n_{+j}}{n_{++}} .
$$

Using our voter preference and gender example (Table 4.1), under the null hypothesis of independence the expected (joint) probability that a voter is male and voted for Clinton can be computed as follows:
$$
\begin{aligned}
&P(\text { voter is male and voted for Clinton })=p_{11} \
&=P(\text { voter is male }) \times P(\text { votes for Clinton })=p_{1+} p_{+1}=\left(\frac{n_{1+}}{n_{++}}\right)\left(\frac{n_{+1}}{n_{++}}\right) \
&=(606 / 1442)(618 / 1442)=(0.42)(0.43)=0.18 .
\end{aligned}
$$
To convert this probability to a frequency, we multiply it by the total number of observations (in our case, 1,442 ) to obtain $\mathrm{n}{11}=\mathrm{n}{++} p_{11}=(1442)(0.18)=259.71$. Alternatively, this expected frequency and all others can be obtained directly using the expected frequencies formula shown in Equation 4.4, as follows:
Males voting for Clinton $=n_{11}=\left(n_{1+} n_{+1}\right) / n_{++}=(606)(618) / 1442=259.71$;
Males voting for Obama $=n_{12}=\left(n_{1+} n_{+2}\right) / n_{++}=(606)(824) / 1442=346.29$;
Females voting for Clinton $=n_{21}=\left(n_{2+}{ }^{n}{ }{+1}\right) / n{++}=(836)(618) / 1442=358.29$; and
Females voting for Obama $=n_{22}=\left(n_{2+}{ }^{n}{ }{+2}\right) / n{++}=(836)(824) / 1442=477.71$.
These expected frequencies are summarized in Table $4.6$ (b). Note that the expected marginal frequencies are identical to the observed marginal frequencies, and this should always be the case (so you can use this fact to check your computations). The joint frequency distribution obtained from the sample (observed, see Table 4.6(a)) will be compared to the distribution obtained under the null hypothesis of independence (expected, see Table $4.6(\mathrm{~b})$ ) to determine whether the observed data are consistent with the hypothesis of independence.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Expected Frequencies Under Equal Proportion Distributions

Under the second approach to testing whether there is an association between two categorical variables, the null hypothesis of independence states that the probability distribution of the dependent variable (e.g., improvement) is the same in each category of the independent variable (e.g., treatment group). In our earlier example of comparing three treatment groups in terms of improvement, the null hypothesis would state that the distribution of the improvement outcome (yes/no) should be the same across all three treatment groups; hence, improvement is independent of (or unassociated with) group. If that is the case, then within

each treatment group we would expect the same probability distribution for the outcome, and this will also be reflected in the marginal probability distribution of the outcome.

Hypothetical observed frequencies for our example are presented in Table 4.7(a). From the observed frequencies, the marginal probability distribution of the outcome is as follows:
$$
\begin{aligned}
&P(\text { improvement }=\text { Yes })=p_{+1}=\frac{33}{75}=0.44 ; \
&P(\text { improvement }=\mathrm{No})=p_{+2}=\frac{42}{75}=0.56 .
\end{aligned}
$$
This indicates that the probability distribution of the outcome (improvement) is $44 \%$ yes and $56 \%$ no. Under independence, this probability distribution should hold for each of the treatment groups. For instance, of the 25 individuals who received the new drug, $44 \%$ would be expected to show improvement and $56 \%$ would be expected not to show improvement if treatment and outcome were independent. Therefore, the expected frequency distribution for that group (or in that row of the table) will be:
Expected frequency of a decrease in depressive symptoms $=(0.44)(25)=11$;
Expected frequency of no decrease in depressive symptoms $=(0.56)(25)=14$.
Moreover, assuming the null hypothesis is true, the marginal probabilities of $0.44$ and $0.56$ (for whether or not patients reported improvement, respectively) will hold for all three of the treatment groups. That is, in each of the three groups (or within each row), we expect $44 \%$ of those in the group to be in the “yes” column and $56 \%$ to be in the “no” column. Because we happen to have 25 individuals in each group, these expected probabilities result in the frequencies of 11 and 14 in each group; these expected frequencies are summarized in Table 4.7(b). Note once again that the observed and expected marginal frequencies are identical. To test the hypothesis, we now need to compare the cell frequencies obtained from the sample (observed) to those obtained under the null hypothesis (expected) to determine whether the observed data are consistent with the hypothesis of independence.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Test Statistics

To compute the test statistic for either approach, the observed and expected frequencies are compared using the goodness-of-fit test statistics discussed in Chapter 3 (Section 3.4). Specifically, the Pearson chi-squared test statistic is
$$
X^{2}=\sum_{i=1}^{I} \sum_{j=1}^{J} \frac{\left(O_{i j}-E_{i j}\right)^{2}}{E_{i j}}
$$

and the likelihood ratio test statistic is
$$
G^{2}=2 \sum_{i=1}^{I} \sum_{j=1}^{J} O_{i j} \ln \left(\frac{O_{i j}}{E_{i j}}\right),
$$
where $O_{i j}$ and $E_{i j}$ refer to the observed and expected joint frequencies (i.e., for the cell in the $i^{\text {th }}$ row and $j^{\text {th }}$ column), respectively, in a two-way contingency table.

The Pearson chi-squared test statistic for a contingency table consists of a summation over all cells and results in a test statistic with $(I-1)(J-1)$ degrees of freedom. The degrees of freedom can be determined using the same reasoning provided in Chapter 3 ; that is, given the marginal frequencies, only $(I-1)(J-1)$ cell frequencies are “free” to vary, while the remaining cell frequencies are determined based on the marginal frequencies. (Try it for yourself: how many cell frequencies could you “freely” choose while maintaining the marginal frequencies provided in Table 4.7?) For our drug treatment example (Table 4.7), $I=3$ and $J=2$, so the degrees of freedom are $(3-1)(2-1)=2$, and the test statistic is
$$
\begin{aligned}
X^{2} &=\sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{2} \frac{\left(O_{i j}-E_{i j}\right)^{2}}{E_{i j}} \
&=\frac{\left(O_{11}-E_{11}\right)^{2}}{E_{11}}+\frac{\left(O_{12}-E_{12}\right)^{2}}{E_{12}}+\frac{\left(O_{21}-E_{21}\right)^{2}}{E_{21}}+\frac{\left(O_{22}-E_{22}\right)^{2}}{E_{22}}+\frac{\left(O_{31}-E_{31}\right)^{2}}{E_{31}}+\frac{\left(O_{32}-E_{32}\right)^{2}}{E_{32}} \
&=\frac{(16-11)^{2}}{11}+\frac{(9-14)^{2}}{14}+\frac{(12-11)^{2}}{11}+\frac{(13-14)^{2}}{14}+\frac{(5-11)^{2}}{11}+\frac{(20-14)^{2}}{14}=10.065 .
\end{aligned}
$$

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Expected Frequencies Under Independence

在检验两个分类变量之间的关联（或缺乏关联）的第一种方法下，原假设表明这两个变量在统计上是独立的。这意味着（回顾第 4.2 节）列联表的特定单元格中的频率或概率可以直接从单元格的行和列（边际）频率或概率中确定。换句话说，在统计独立的情况下，边际概率（或频率）可以用来确定联合概率（或频率）；具体来说，单元格（联合）概率等于其行和列（边际）概率的乘积：圆周率一世j=圆周率一世+圆周率+一世

使用样本符号，预期联合概率p一世j对于任何给定的单元格都可以计算为
p一世j=p一世+p+j=(n一世+n++)(n+jn++).
为了将此预期概率转换为相应的预期频率，我们将概率乘以观察总数：
n一世j=n++p一世j=n++(n一世+n++)(n+jn++)=n一世+n+jn++.

使用我们的选民偏好和性别示例（表 4.1），在独立的零假设下，选民是男性并投票给克林顿的预期（联合）概率可以计算如下：
磷( 选民是男性，投票给克林顿 )=p11 =磷( 选民是男性 )×磷( 投票给克林顿 )=p1+p+1=(n1+n++)(n+1n++) =(606/1442)(618/1442)=(0.42)(0.43)=0.18.
为了将此概率转换为频率，我们将其乘以观察总数（在我们的例子中为 1,442 ）以获得 $\mathrm{n} {11}=\mathrm{n} {++} p_{11}= (1442)(0.18)=259.71.一种一世吨和rn一种吨一世v和一世是,吨H一世s和Xp和C吨和dFr和q你和nC是一种nd一种一世一世这吨H和rsC一种nb和这b吨一种一世n和dd一世r和C吨一世是你s一世nG吨H和和Xp和C吨和dFr和q你和nC一世和sF这r米你一世一种sH这在n一世n和q你一种吨一世这n4.4,一种sF这一世一世这在s:米一种一世和sv这吨一世nGF这rC一世一世n吨这n=n_{11}=\left(n_{1+} n_{+1}\right) / n_{++}=(606)(618) / 1442=259.71;米一种一世和sv这吨一世nGF这r这b一种米一种=n_{12}=\left(n_{1+} n_{+2}\right) / n_{++}=(606)(824) / 1442=346.29;F和米一种一世和sv这吨一世nGF这rC一世一世n吨这n=n_{21}=\left(n_{2+}{ }^{n}{ } {+1}\right) / n {++}=(836)(618) / 1442=358.29;一种ndF和米一种一世和sv这吨一世nGF这r这b一种米一种=n_{22}=\left(n_{2+}{ }^{n}{ } {+2}\right) / n {++}=(836)(824) / 1442=477.71.吨H和s和和Xp和C吨和dFr和q你和nC一世和s一种r和s你米米一种r一世和和d一世n吨一种b一世和4.6(b).ñ这吨和吨H一种吨吨H和和Xp和C吨和d米一种rG一世n一种一世Fr和q你和nC一世和s一种r和一世d和n吨一世C一种一世吨这吨H和这bs和rv和d米一种rG一世n一种一世Fr和q你和nC一世和s,一种nd吨H一世ssH这你一世d一种一世在一种是sb和吨H和C一种s和(s这是这你C一种n你s和吨H一世sF一种C吨吨这CH和C到是这你rC这米p你吨一种吨一世这ns).吨H和j这一世n吨Fr和q你和nC是d一世s吨r一世b你吨一世这n这b吨一种一世n和dFr这米吨H和s一种米p一世和(这bs和rv和d,s和和吨一种b一世和4.6(一种))在一世一世一世b和C这米p一种r和d吨这吨H和d一世s吨r一世b你吨一世这n这b吨一种一世n和d你nd和r吨H和n你一世一世H是p这吨H和s一世s这F一世nd和p和nd和nC和(和Xp和C吨和d,s和和吨一种b一世和4.6(\mathrm{~b})$) 来确定观察到的数据是否与独立性假设一致。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Expected Frequencies Under Equal Proportion Distributions

在检验两个分类变量之间是否存在关联的第二种方法下，独立性的零假设表明因变量（例如，改善）的概率分布在自变量的每个类别（例如，治疗组）中是相同的）。在我们之前比较三个治疗组的改善情况的例子中，零假设表明改善结果的分布（是/否）在所有三个治疗组中应该是相同的。因此，改进与组无关（或不相关）。如果是这样的话，那么在

我们期望每个治疗组的结果具有相同的概率分布，这也将反映在结果的边际概率分布中。

表 4.7(a) 给出了我们示例的假设观测频率。从观察到的频率，结果的边际概率分布如下：
磷( 改进 = 是的 )=p+1=3375=0.44; 磷( 改进 =ñ这)=p+2=4275=0.56.
这表明结果（改进）的概率分布是44%是的和56%不。在独立的情况下，这个概率分布应该适用于每个治疗组。例如，在接受新药的 25 人中，44%预计会显示出改善和56%如果治疗和结果是独立的，预计不会出现改善。因此，该组（或表格的该行）的预期频率分布将是：
抑郁症状减少的预期频率=(0.44)(25)=11;
抑郁症状没有减少的预期频率=(0.56)(25)=14.
此外，假设原假设为真，则0.44和0.56（对于患者是否分别报告改善）将适用于所有三个治疗组。也就是说，在三组中的每一组（或每一行内），我们期望44%组中的那些在“是”列中，并且56%在“否”栏中。因为我们碰巧每组有 25 个人，所以这些预期概率导致每组中的频率分别为 11 和 14；表 4.7(b) 总结了这些预期频率。再次注意观察到的和预期的边际频率是相同的。为了检验假设，我们现在需要比较从样本中获得的细胞频率（观察到的）和在零假设下获得的细胞频率（预期的），以确定观察到的数据是否与独立性假设一致。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Test Statistics

为了计算任一方法的检验统计量，使用第 3 章（第 3.4 节）中讨论的拟合优度检验统计量比较观察到的和预期的频率。具体来说，Pearson 卡方检验统计量是
X2=∑一世=1一世∑j=1Ĵ(这一世j−和一世j)2和一世j

和似然比检验统计量是
G2=2∑一世=1一世∑j=1Ĵ这一世jln⁡(这一世j和一世j),
在哪里这一世j和和一世j指观察到的和预期的联合频率（即，对于一世th 行和jth 列），分别在一个双向列联表中。

列联表的 Pearson 卡方检验统计量由所有单元格的总和组成，并导致检验统计量为(一世−1)(Ĵ−1)自由程度。可以使用第 3 章中提供的相同推理来确定自由度；也就是说，给定边缘频率，只有(一世−1)(Ĵ−1)小区频率是“自由”变化的，而剩余的小区频率是根据边缘频率确定的。（自己尝试一下：在保持表 4.7 中提供的边际频率的同时，您可以“自由”选择多少个细胞频率？）对于我们的药物治疗示例（表 4.7），一世=3和Ĵ=2, 所以自由度是(3−1)(2−1)=2, 检验统计量为
X2=∑一世=13∑j=12(这一世j−和一世j)2和一世j =(这11−和11)2和11+(这12−和12)2和12+(这21−和21)2和21+(这22−和22)2和22+(这31−和31)2和31+(这32−和32)2和32 =(16−11)211+(9−14)214+(12−11)211+(13−14)214+(5−11)211+(20−14)214=10.065.

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds

As usual, these population parameters can be estimated using sample data. From Table $4.1$, we can say that the probability of voting for Clinton in the Wisconsin Primary was
$$
P(\text { voted for Clinton })=\frac{618}{1442}=0.43,
$$
Association, Tuo Categorical Variables 51
so the odds of voting for Clinton were
$$
\text { Odds }=\frac{0.43}{1-0.43}=\frac{0.43}{0.57}=0.75 \text {. }
$$
This means that the probability of voting for Clinton was $0.75$ times the probability of not voting for Clinton and, because the odds are less than 1 , the probability of voting for Clinton was lower than the probability of not voting for her (i.e., voting for Obama). Another way to say this is that the probability of a vote for Clinton was $75 \%$ of the probability of a vote for Obama. Additionally, because there are only two outcomes (candidates), the odds of voting for Obama can be computed as the reciprocal of the odds of voting for Clinton, or $1 / 0.75=1.33$. To show this, note that because the probability of voting for Clinton is $0.43$ (and there are only two candidates), the probability of voting for Obama must be $(1-0.43)=0.57$; thus, the odds of voting for Obama are $0.57 /(1-0.57)=0.57 / 0.43=1.33$, which is indeed the reciprocal of the odds of voting for Clinton. So, while the probability of a Clinton vote was $0.75$ times the probability of an Obama vote, the probability of an Obama vote was $1.33$ times the probability of a Clinton vote. In general, when the odds equal 1, the probability of the event occurring is $50 \%$, so it is just as likely to occur as not; when the odds are greater than 1 , the event is more likely to occur than not, and when the odds are less than 1 , the event is less likely to occur than not occur.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio

The odds ratio is simply defined as the ratio of two odds. Although the definition seems simple enough, interpreting the odds ratio can be tricky (and easily confused with the interpretation of the odds). Each of the individual odds in the ratio is obtained from comparing the probabilities of one variable (e.g., candidate choice), and each is computed for a given category of another variable (e.g., gender). Using our example, suppose that we want to compare the odds of voting for Clinton across the genders: males (group 1) and females (group 2). This is achieved through the odds ratio:
$$
\text { Odds ratio }=\theta=\frac{\text { odds for group } 1}{\text { odds for group } 2}
$$
It is important to note that the interpretation of the odds ratio requires two components: (1) the category or event of interest (i.e., “success”) that defines the computation of the odds, and (2) the categories that define “group 1 ” (numerator) and “group 2 ” (denominator) in the computation of the odds ratio. In our example, we need to define whether the odds of voting for Clinton or for Obama are being examined (as the event or category of interest), as well as whether males or females are considered as the first comparison group (in the numerator). If we consider the odds of voting for Clinton and use males as “group 1 “, then within the male group the probability of voting for Clinton is
$$
P(\text { voting for Clinton if male })=\frac{n_{11}}{n_{1+}}=\frac{200}{606}=0.33 \text {, }
$$
and the odds of voting for Clinton are
$$
\text { Odds for males }=\frac{0.33}{1-0.33}=\frac{0.33}{0.67}=0.49
$$

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Relative Risk and Odds Ratios

The relative risk is a measure that might be confused with the odds ratio because it also compares two groups, but it compares the probability of success (rather than the odds of success) between the two groups:
Relative risk $=\frac{\text { Probability for Group1 }}{\text { Probability for Group2 }} .$
For example, consider the hypothetical rates of depression for males and females as summarized in Table 4.5. If we wish to compare the probability of having depression for males (group 1) and females (group 2), we can obtain the probability for males as
$$
P(\text { depression }=\text { yes if male })=\frac{n_{11}}{n_{1+}}=\frac{6}{100}=0.06,
$$
the probability for females as
$$
P(\text { depression }=\text { yes if female })=\frac{n_{21}}{n_{2+}}=\frac{12}{100}=0.12,
$$
Association, Tuo Categorical Variables 55 and the relative risk would be
Relative risk $=\frac{\text { Probability for males }}{\text { Probability for females }}=\frac{0.06}{0.12}=0.5$

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds

像往常一样，可以使用样本数据估计这些总体参数。从表4.1，我们可以说在威斯康星州初选中投票给克林顿的概率是
磷( 投票给克林顿 )=6181442=0.43,
Association, Tuo 分类变量 51
所以投票给克林顿的几率是
 赔率 =0.431−0.43=0.430.57=0.75. 
这意味着投票给克林顿的概率是0.75乘以不投票给克林顿的概率，并且因为几率小于 1，所以投票给克林顿的概率低于不投票给她的概率（即投票给奥巴马）。另一种说法是，投票给克林顿的概率是75%奥巴马投票的概率。此外，因为只有两个结果（候选人），所以投票给奥巴马的几率可以计算为投票给克林顿的几率的倒数，或者1/0.75=1.33. 为了证明这一点，请注意，因为投票给克林顿的概率是0.43（而且只有两个候选人），投票给奥巴马的概率一定是(1−0.43)=0.57; 因此，投票给奥巴马的几率是0.57/(1−0.57)=0.57/0.43=1.33，这确实是克林顿投票几率的倒数。所以，虽然克林顿投票的概率是0.75乘以奥巴马投票的概率，奥巴马投票的概率是1.33乘以克林顿投票的概率。一般来说，当赔率等于 1 时，事件发生的概率是50%，所以它发生的可能性和不发生的可能性一样；当几率大于 1 时，事件发生的可能性大于不发生的可能性，而当几率小于 1 时，事件发生的可能性小于不发生的可能性。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio

优势比被简单地定义为两个优势的比率。尽管定义看起来很简单，但解释优势比可能很棘手（并且很容易与赔率的解释混淆）。该比率中的每个个体优势都是通过比较一个变量（例如，候选选择）的概率获得的，并且每个优势都是针对另一个变量（例如，性别）的给定类别计算的。使用我们的示例，假设我们想要比较不同性别的投票给克林顿的几率：男性（第 1 组）和女性（第 2 组）。这是通过优势比实现的：
 赔率 =θ= 团体赔率 1 团体赔率 2
重要的是要注意，赔率比的解释需要两个组成部分：（1）定义赔率计算的类别或感兴趣的事件（即“成功”），以及（2）定义“组1”（分子）和“组 2”（分母）计算优势比。在我们的示例中，我们需要定义是否正在检查投票给克林顿或奥巴马的几率（作为感兴趣的事件或类别），以及是否将男性或女性视为第一个比较组（在分子中） . 如果我们考虑投票给克林顿的几率并将男性作为“第一组”，那么在男性组内，投票给克林顿的概率为
磷( 如果是男性，投票给克林顿 )=n11n1+=200606=0.33, 
并且投票给克林顿的几率是
 男性的赔率 =0.331−0.33=0.330.67=0.49

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Relative Risk and Odds Ratios

相对风险是一种可能与优势比混淆的度量，因为它也比较两组，但它比较的是两组之间的成功概率（而不是成功几率）：
相对风险= Group1 的概率  Group2 的概率 .
例如，考虑表 4.5 中总结的男性和女性的假设抑郁率。如果我们想比较男性（第 1 组）和女性（第 2 组）患抑郁症的概率，我们可以得到男性的概率为
磷( 沮丧 = 是的，如果是男性 )=n11n1+=6100=0.06,
女性的概率为
磷( 沮丧 = 是的，如果是女性 )=n21n2+=12100=0.12,
关联，Tuo 分类变量 55 和相对风险将是
相对风险= 男性的概率  女性的概率 =0.060.12=0.5

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Contingency Tables for Two Categorical Variables

To measure the association between two categorical variables, we use a contingency table that summarizes the (joint) frequencies observed in each category of the variables. For example, as we were first writing this chapter, the race between Hillary Clinton and Barack Obama for the 2008 democratic presidential candidacy was still undecided and very much in the news. Suppose that we would like to know whether there is an association between voter gender and candidate choice in the Wisconsin Democratic Primary.

In an exit poll of $1,442 \mathrm{~W}$ isconsin voters, $42 \%$ males and $58 \%$ females, it was observed that $67 \%$ of the males and $50 \%$ of the females voted for Obama (CNN Election Center, 2008). Table $4.1$ presents the $2-b y-2(2 \times 2)$ contingency table used to summarize the frequencies for the variables of gender (male or female) and candidate choice (Clinton or Obama).

We use Table $4.1$ to introduce some notation and terminology for contingency tables. First, the total number of categories for the row variable is denoted by $I$, with each category

indexed by $i$, while the total number of categories for the column variable is denoted by $J$, with each category indexed by $j$. In our example, Gender has $I=2$ categories (e.g., $i=1$ for Males; $i=2$ for Females) and Candidate has $J=2$ categories (e.g., $j=1$ for Clinton; $j=2$ for Obama). In general, the size of the contingency table is denoted as $I \times J$ (i.e., $2 \times 2$ in our example).

The frequency in each cell of the table, called a joint frequency, is denoted by $n_{i j}$. Each number that appears in boldface in Table $4.1$ is a joint, or cell, frequency. For example, $\mathrm{n}{11}$ in Table $4.1$ represents the number of voters who are male $(i=1)$ and voted for Clinton $(j=1)$, so $\mathrm{n}{11}=200$, while $\mathrm{n}{12}$ in Table $4.1$ represents the number of voters who are male $(i=1)$ and voted for Obama $(j=2)$, so $n{12}=406$. Taken together, the cell frequencies represent the joint distribution of the two categorical variables. It is important to note that each individual observation can only be counted once so it must appear in (or be classified into) one and only one cell of the table.
Each frequency appearing in the margins of the table is called a marginal frequency and represents the row or column total for one category of one variable. A marginal frequency for a row is denoted by $\mathrm{n}{i+}$ and a marginal frequency for a column is denoted by $\mathrm{n}{+j}$. The marginal frequencies are shaded in Table 4.1. For example, the row total or marginal frequency for males in Table $4.1$ is $\mathrm{n}{1+}=606$ (and represents the total number of males in the sample), while the marginal frequency for females is $\mathrm{n}{2+}=836$ (and represents the total number of females in the sample). Similarly, $\mathrm{n}{+1}=618$ is the column marginal frequency for Clinton voters and $n{+2}=824$ is the column marginal frequency for Obama voters. Together, the marginal frequencies for the rows (or columns) represent the marginal distribution of the row (or column) variable. Finally, the overall total number of observations is denoted by $n_{++}$, so in this example $\mathrm{n}_{++}=1442$.

Each of the cell frequencies can be converted to a joint proportion (or probability) by dividing the cell frequency by the total number of observations. In the population these cell proportions are denoted by $\pi_{i,}$, whereas in the sample they are denoted by $p_{i j}=n_{i j} / n_{++}$. Similarly, each of the marginal frequencies $\left(\mathrm{n}{i+}\right.$ or $\left.\mathrm{n}{+}\right)$can be converted to a marginal proportion or probability when divided by the total number of observations. For example, from Table 4.1, the joint proportion of voters who are female and voted for Clinton is $p_{21}=\mathrm{n}{21} /$ $\mathrm{n}{++}=418 / 1442=0.29$, and the marginal proportion of voters who voted for Clinton is $p_{+1}=$ $\mathrm{n}{+1} / \mathrm{n}{++}=618 / 1442=0.43$.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Independence

Just as we typically use the correlation coefficient to evaluate the association between two continuous variables, we use a value called the odds ratio to evaluate the association between two categorical variables. Before we define and discuss the odds ratio, however, we expand a

bit on the idea of independence between two variables, which is a key concept in categorical data analysis.

When two categorical variables are independent of each other, they are not associated. For example, if gender and candidate choice are independent variables, then one is not associated with the other, meaning that we would be able to predict candidate choice just as well regardless of whether we knew the voter’s gender. Thus, if knowing a voter’s gender does not help to predict the candidate chosen by that voter, then there is no relationship between gender and candidate choice and these two variables are independent. Further, if knowing the value (category) of one variable has no effect on predicting the value (category) of the other, then the column probability distribution should be the same in each row and the row probability distribution should be the same in each column. In our example (Table 4.1), this would mean that the overall candidate (column) probability distribution of $43 \%(618 / 1442$ ) for Clinton and $57 \%(824 / 1442)$ for Obama should also be the candidate choice distribution obtained for both males and females. That is, if independence holds, then $43 \%$ of the 606 males would be expected to vote for Clinton and the remaining $57 \%$ of the males would be expected to vote for Obama. Similarly, $43 \%$ of the 836 females would be expected to vote for Clinton and the remaining $57 \%$ would be expected to vote for Obama. This is illustrated in Table $4.2$. Formally, this can be stated as $\pi_{i j} / \pi_{i+}=\pi_{+j}$ for each column $(j=1,2, \ldots, J)$ or $\pi_{i j} / \pi_{+j}=\pi_{i+}$ for each row $(i=1,2, \ldots, I)$. Rearranging either of these formulas, this relationship can also be formally stated as $\pi_{i}=\pi_{i+} \pi_{+j}$

In statistical terms, if, in the population, two variables are independent, then their joint probability $\left(\pi_{i j}\right)$ can be determined solely on the basis of the marginal probabilities $\left(\pi_{i+} \pi_{+}\right)$. As usual, these population parameters can be estimated using sample data. For instance, using our example in Table 4.1, if gender and voting choice were independent, then the probability of a woman voting for Clinton could be obtained from multiplying the probability of a voter being female by the probability of a voter choosing Clinton:
$$
\begin{aligned}
p_{21} &=\left(p_{2+}\right)\left(p_{+1}\right) \
&=(\text { Proportion of females })(\text { Proportion choosing Clinton }) \
&=(836 / 1442)(618 / 1442)=(0.58)(0.43)=0.25
\end{aligned}
$$
So, if independence holds, we would expect that $25 \%$ of the 1,442 voters would be females who voted for Clinton, and we could similarly obtain the expected probabilities (and frequencies) for all other cells in the contingency table. This mathematical relationship between the joint and marginal probabilities will not hold if there is an association between the two variables. These computations are further discussed and demonstrated in Section 4.4.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio

The odds of an event occurring (sometimes also labeled a “success”, as in Chapter 2 ) are the probability that the event occurs relative to the probability that the event does not occur. For example, if the odds that a student in the United States will graduate from high school are $2.5$, then the probability that the student will graduate is $2.5$ times greater than the probability that the student will not graduate. If the probability that the event occurs in the population is $\pi$, then the odds that the event occurs are
$\mathrm{Odds}=\frac{\pi}{1-\pi}$
Rearranging Equation $4.1$ to solve for the probability, we obtain
$$
\begin{aligned}
&\text { Odds }=\frac{\pi}{1-\pi} \
&\text { Odds }(1-\pi)=\pi \
&\text { Odds }-\text { Odds }(\pi)=\pi \
&\text { Odds }=\pi+\text { Odds }(\pi) \
&\text { Odds }=\pi(1+\text { Odds }) \
&\frac{\text { Odds }}{1+\text { Odds }}=\pi
\end{aligned}
$$
In other words, while the odds are expressed in terms of the probability in Equation $4.1$, the probability can be expressed in terms of the odds by the equation
$$
\pi=\frac{\text { Odds }}{1+\text { Odds }}
$$
So, for example, if the odds of graduating from high school are $2.5$, the probability of graduating from high school would be
$$
\pi=\frac{2.5}{1+2.5}=\frac{2.5}{3.5}=0.71
$$

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Contingency Tables for Two Categorical Variables

为了测量两个分类变量之间的关联，我们使用一个列联表来总结在每个变量类别中观察到的（联合）频率。例如，当我们第一次写这一章时，希拉里·克林顿和巴拉克·奥巴马之间的 2008 年民主总统候选人竞选仍未决定，而且在新闻中很常见。假设我们想知道威斯康星州民主党初选中的选民性别和候选人选择之间是否存在关联。

在一项出口民意调查中1,442 在伊斯康辛选民，42%男性和58%女性，据观察67%男性和50%的女性投票给奥巴马（CNN 选举中心，2008 年）。桌子4.1提出了2−b是−2(2×2)列联表用于总结性别（男性或女性）和候选人选择（克林顿或奥巴马）变量的频率。

我们使用表4.1介绍列联表的一些符号和术语。首先，行变量的类别总数表示为一世, 每个类别

索引为一世，而列变量的类别总数表示为Ĵ，每个类别由j. 在我们的示例中，性别有一世=2类别（例如，一世=1男性；一世=2女性）和候选人有Ĵ=2类别（例如，j=1对于克林顿；j=2奥巴马）。通常，列联表的大小表示为一世×Ĵ（IE，2×2在我们的示例中）。

表中每个单元格中的频率，称为联合频率，表示为n一世j. 表中以粗体显示的每个数字4.1是联合或单元频率。例如，n11在表中4.1代表男性选民的数量(一世=1)并投票给克林顿(j=1)， 所以n11=200， 尽管n12在表中4.1代表男性选民的数量(一世=1)并投票给奥巴马(j=2)， 所以n12=406. 总之，单元频率表示两个分类变量的联合分布。重要的是要注意，每个单独的观察只能计算一次，因此它必须出现（或分类到）表格的一个且仅一个单元格中。
出现在表格边缘的每个频率称为边缘频率，代表一个变量的一个类别的行或列总数。行的边际频率表示为n一世+并且一列的边际频率表示为n+j. 边缘频率在表 4.1 中用阴影表示。例如，表中男性的行总频率或边际频率4.1是n1+=606（并代表样本中男性的总数），而女性的边际频率为n2+=836（并代表样本中的女性总数）。相似地，n+1=618是克林顿选民的列边际频率，并且n+2=824是奥巴马选民的列边际频率。行（或列）的边际频率共同表示行（或列）变量的边际分布。最后，观察总数表示为n++, 所以在这个例子中n++=1442.

通过将单元频率除以观察总数，可以将每个单元频率转换为联合比例（或概率）。在群体中，这些细胞比例表示为圆周率一世,，而在样本中它们表示为p一世j=n一世j/n++. 同样，每个边缘频率(n一世+或者n+)当除以观察总数时，可以转换为边际比例或概率。例如，从表 4.1 中，投票给克林顿的女性选民的联合比例为p21=n21/ n++=418/1442=0.29，投票给克林顿的选民的边际比例是p+1= n+1/n++=618/1442=0.43.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Independence

正如我们通常使用相关系数来评估两个连续变量之间的关联一样，我们使用一个称为优势比的值来评估两个分类变量之间的关联。然而，在我们定义和讨论优势比之前，我们先扩展一个

关于两个变量之间独立性的概念，这是分类数据分析中的一个关键概念。

当两个分类变量相互独立时，它们不相关。例如，如果性别和候选人选择是自变量，那么其中一个与另一个无关，这意味着无论我们是否知道选民的性别，我们都能够很好地预测候选人的选择。因此，如果知道选民的性别并不能帮助预测该选民选择的候选人，那么性别和候选人选择之间就没有关系，这两个变量是独立的。此外，如果知道一个变量的值（类别）对预测另一个变量的值（类别）没有影响，那么每一行的列概率分布应该相同，每一列的行概率分布应该相同. 在我们的示例中（表 4.1），43%(618/1442) 对于克林顿和57%(824/1442)奥巴马的候选人选择分布也应该是男性和女性的候选人选择分布。也就是说，如果独立性成立，那么43%预计将有 606 名男性投票给克林顿，其余的57%预计男性将投票给奥巴马。相似地，43%预计 836 名女性将投票给克林顿，其余的57%预计将投票给奥巴马。这在表中说明4.2. 形式上，这可以表述为圆周率一世j/圆周率一世+=圆周率+j对于每一列(j=1,2,…,Ĵ)或者圆周率一世j/圆周率+j=圆周率一世+对于每一行(一世=1,2,…,一世). 重新排列这些公式中的任何一个，这种关系也可以正式表述为圆周率一世=圆周率一世+圆周率+j

用统计术语来说，如果在总体中，两个变量是独立的，那么它们的联合概率(圆周率一世j)可以仅根据边际概率来确定(圆周率一世+圆周率+). 像往常一样，可以使用样本数据估计这些总体参数。例如，使用我们在表 4.1 中的示例，如果性别和投票选择是独立的，那么女性投票给克林顿的概率可以通过将选民是女性的概率乘以选民选择克林顿的概率来获得：
p21=(p2+)(p+1) =( 女性比例 )( 选择克林顿的比例 ) =(836/1442)(618/1442)=(0.58)(0.43)=0.25
因此，如果独立性成立，我们预计25%在 1,442 名选民中，将是投票给克林顿的女性，我们同样可以获得列联表中所有其他单元格的预期概率（和频率）。如果两个变量之间存在关联，则联合概率和边际概率之间的这种数学关系将不成立。这些计算将在 4.4 节中进一步讨论和演示。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Odds Ratio

事件发生的几率（有时也称为“成功”，如第 2 章所示）是事件发生的概率相对于事件不发生的概率。例如，如果美国学生从高中毕业的几率是2.5，则学生毕业的概率为2.5比学生不毕业的概率大几倍。如果事件在总体中发生的概率是圆周率, 那么事件发生的几率是
这dds=圆周率1−圆周率
重排方程4.1为了求解概率，我们得到
 赔率 =圆周率1−圆周率  赔率 (1−圆周率)=圆周率  赔率 − 赔率 (圆周率)=圆周率  赔率 =圆周率+ 赔率 (圆周率)  赔率 =圆周率(1+ 赔率 )  赔率 1+ 赔率 =圆周率
换句话说，虽然几率用方程式中的概率表示4.1，概率可以用等式的几率表示
圆周率= 赔率 1+ 赔率 
因此，例如，如果高中毕业的几率是2.5，高中毕业的概率为
圆周率=2.51+2.5=2.53.5=0.71

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|SAS

The SAS program for obtaining most of the results discussed in Section $3.4$ is provided in Figure $3.12$ and the output is provided in Figure 3.13. In the program (Figure 3.12):

• Two variables are specified: proficiency level (prof) and frequency (count). As was the case with a single proportion, the count variable would not be necessary if raw data were analyzed.
• The proc freq and weight statements (lines one and two of the procedure) are the same as they were in the previous example (i.e., Section 3.5.1).
• The tables statement (third line of proc freq) requests the frequency table for the proficiency categories and includes the option testp $=$, which is followed by the proportions of the expected frequency distribution.
• Note that SAS will automatically compute the expected frequencies based on these expected proportions and the total number of observations (which the program obtains by summing the observed frequencies from the data).
• Due to the use of the order=data option in the proc freq statement, the proportions entered after testp= must be specified according to the order of the categories as they appear in the data set.
  The output, shown in Figure 3.13, provides:
• The frequency table, including the observed frequencies and proportions as well as the expected proportions (as specified in the program).
• The chi-squared test output, consisting of the Pearson test statistic (chi-squared = 12351.64) as well as the degrees of freedom $(d f=3)$ and $p$-value $(<.0001)$ of the test.

Other options (and more extensive output) are available when several variables (i.e., twoway tables) are analyzed, as will be discussed in the next chapter.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|SPSS

The data are entered in SPSS in the same manner used for data entry in SAS. That is, two variables are entered: the proficiency level (proficiency) and the frequency (count). If raw data were used, the counts would be computed by the program and would not be needed as input. The proficiency categories were labeled under Values in the Variable View tab, such that Advanced $=4$, Proficient $=3$, Basic $=2$, and Minimal $=1$.
To indicate that frequencies rather than raw data are used, we again need to:

• Click on the Data menu and select Weight Cases.
• In the dialogue box that opens, click on Weight Cases by, then click on the count variable and move it to the frequency variable box, then click OK.
  To obtain the chi-squared goodness-of-fit test:
• Choose Nonparametric Tests in the Analyze menu and click on One Sample.
• This will bring up the same window that was obtained when performing the binomial and score tests, with three file tabs on the top. Select the third file tab, Settings, select the option that is titled Customized Tests, and then select the second button, Compare observed probability to hypothesized (chi-squared test).The expected proportions (i.e., $0.15,0.40,0.30$, and $0.15$ ) need to be specified by clicking on the Options button and adding each category (1-4) with its corresponding expected proportion (Relative Frequency).
• The syntax is provided in Figure 3.14.
• The output that is automatically displayed in the output window is shown in Figure $3.15$. Double clicking this box in the output window will provide the model view output illustrated in Figure 3.16, which includes
• A graphic display (bar graph) of the observed and expected frequencies.
• The Pearson chi-squared test statistic of $12351.64$, with 3 degrees of freedom and a $p$-value of $.000$ (which implies $p<0.0001$ ).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|R

The $\mathrm{R}$ program (in bold) and output for obtaining the goodness of fit test are provided in Figure 3.17. The elements of the program are as follows:

• Define the variables and save the data (using the data.frame function) to an object called “ch3ex2”. Note that “c” is needed before each variable vector so that these are concatenated in the appropriate order (i.e., each element of one vector corresponds with the element in the other vector occupying the same position).
• Use the as.factor function to indicate that the Proficiency variable is categorical.
• Define the expected probabilities and save them as “testp”, then define the observed frequencies as the values of the “count” variable and save them as “obs”.
• Run the goodness-of-fit test using the chisq.test function.
  In addition, Figure $3.18$ shows how to obtain a graph of the observed and expected frequencies in $\mathrm{R}$.

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|SAS

获得第 1 节中讨论的大部分结果的 SAS 程序3.4如图所示3.12输出如图 3.13 所示。在程序中（图 3.12）：

• 指定了两个变量：熟练程度 (prof) 和频率 (count)。与单一比例的情况一样，如果分析原始数据，则不需要计数变量。
• proc freq 和 weight 语句（过程的第一行和第二行）与前一个示例（即第 3.5.1 节）中的相同。
• tables 语句（proc freq 的第三行）请求熟练程度类别的频率表，并包括选项 testp=，其后是预期频率分布的比例。
• 请注意，SAS 将根据这些预期比例和观察总数（程序通过对数据中观察到的频率求和获得）自动计算预期频率。
• 由于在 proc freq 语句中使用了 order=data 选项，在 testp= 之后输入的比例必须根据类别在数据集中出现的顺序指定。
  输出，如图 3.13 所示，提供：
• 频率表，包括观察到的频率和比例以及预期的比例（在程序中指定）。
• 卡方检验输出，包括 Pearson 检验统计量（卡方 = 12351.64）以及自由度(dF=3)和p-价值(<.0001)的测试。

当分析多个变量（即双向表）时，可以使用其他选项（以及更广泛的输出），这将在下一章中讨论。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|SPSS

在 SPSS 中输入数据的方式与在 SAS 中输入数据的方式相同。即，输入两个变量：熟练程度（熟练度）和频率（计数）。如果使用原始数据，计数将由程序计算，不需要作为输入。熟练程度类别在变量视图选项卡中的值下标记，例如高级=4, 精通=3， 基本的=2, 和最小=1.
为了表明使用频率而不是原始数据，我们再次需要：

• 单击数据菜单并选择重量案例。
• 在打开的对话框中，单击 Weight Cases by，然后单击计数变量并将其移动到频率变量框，然后单击确定。
  要获得卡方拟合优度检验：
• 在分析菜单中选择非参数检验，然后单击一个样本。
• 这将打开执行二项式和分数测试时获得的相同窗口，顶部有三个文件选项卡。选择第三个文件选项卡，设置，选择标题为自定义测试的选项，然后选择第二个按钮，将观察到的概率与假设的比较（卡方检验）。预期的比例（即，0.15,0.40,0.30， 和0.15) 需要通过单击选项按钮并添加每个类别 (1-4) 及其相应的预期比例（相对频率）来指定。
• 图 3.14 提供了语法。
• 输出窗口中自动显示的输出如图3.15. 在输出窗口中双击此框将提供如图 3.16 所示的模型视图输出，其中包括
• 观察到的和预期的频率的图形显示（条形图）。
• Pearson 卡方检验统计量12351.64, 具有 3 个自由度和一个p-的价值.000（这意味着p<0.0001).

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|R

这R图 3.17 提供了获得拟合优度检验的程序（粗体）和输出。该方案的要素如下：

• 定义变量并将数据（使用 data.frame 函数）保存到名为“ch3ex2”的对象中。请注意，在每个变量向量之前需要“c”，以便将它们以适当的顺序连接起来（即，一个向量的每个元素都与另一个向量中占据相同位置的元素相对应）。
• 使用 as.factor 函数指示 Proficiency 变量是分类变量。
• 定义预期概率并将它们保存为“testp”，然后将观察到的频率定义为“count”变量的值并将它们保存为“obs”。
• 使用 chisq.test 函数运行拟合优度检验。
  此外，图3.18显示了如何获得观测频率和预期频率的图表R.

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Confidence Intervals for a Single Proportion

While hypothesis testing gives an indication as to whether the observed proportion is consistent with a population proportion of interest (specified under $H_{0}$ ), a confidence interval for the population proportion provides information on the possible value of the “true” proportion in the population of interest. In general, the formula for a confidence interval is
Statistic $\pm$ (Critical value) (Standard error)
where the statistic is the sample estimate of the parameter, the critical value depends on the level of confidence desired and is obtained from the sampling distribution of the statistic, and the standard error is the standard deviation of the sampling distribution of the statistic. For example, in constructing a confidence interval for the population mean, one would typically use the sample mean as the statistic, a value from the t-distribution (with $n-1$ degrees of freedom at the desired confidence level) as the critical value, and $s / \sqrt{n}$ for the standard error (where $s$ is the sample standard deviation).

Generalizing this to a confidence interval for a proportion, the sample proportion, $p$, is used as the statistic and the critical value is obtained from the standard normal distribution (e.g., $z=1.96$ for a $95 \%$ confidence interval). To compute the standard error, we refer back to the Wald approach, which uses $\sqrt{p(1-p) / n}$ as the standard error of a proportion. Therefore, the confidence interval for a proportion is computed using
$$
p \pm z_{\alpha / 2} \sqrt{p(1-p) / n},
$$
where $z_{\alpha / 2}$ is the critical value from the standard normal distribution for a $(1-\alpha) \%$ confidence level.

For example, to construct a $95 \%$ confidence interval using our sample (where $n=10$ and $k=7$ ), we have $p=0.7, \alpha=0.05$ so $z_{a / 2}=1.96$, and $\sqrt{p(1-p) / n}=0.145$. Therefore, the $95 \%$ confidence interval for our example is
$$
0.7 \pm 1.96(0.145)=0.7 \pm 0.284=[0.416,0.984]
$$
Based on this result, we can be $95 \%$ confident that the proportion of students in the population (from which the sample was obtained) who are proficient in mathematics is somewhere between (approximately) $42 \%$ and $98 \%$. This is a very large range due to the fact that we have a very small sample (and, thus, a relatively large standard error). As we mentioned previously in our discussion of the Wald test, it is somewhat unreliable to compute the standard error based on the sample proportion, especially when the sample size is small.

The value added to and subtracted from the sample proportion (e.g., 0.284) is called the margin of error. The larger it is, the wider the confidence interval and the less precise our estimate. In our example earlier, the margin of error is over $28 \%$ due to our small sample. When we are designing a study, if wish to aim for a certain margin of error for our estimate (as is done, for example, in polling research) we can “work backward” and solve for the sample size needed. That is, the sample size needed for a given margin of error, $M E$, is:
$$
n=\frac{p(1-p)}{(M E / z)^{2}}
$$
where $n$ is the sample size, $p$ is the sample proportion, $M E$ is the desired margin of error, and $z$ is the critical value corresponding to the desired confidence level. For example, suppose that we wanted our estimate to be accurate to within $2 \%$, with $95 \%$ confidence. The sample size needed to achieve this, given a proportion of $0.7$, would be
$$
n=\frac{p(1-p)}{(M E / z)^{2}}=\frac{0.7(0.3)}{(0.02 / 1.96)^{2}}=2017
$$
Note that for a confidence interval we do not have the option of replacing $p$ with $\pi_{0}$ for estimating the standard error (as we did with the score test) because a confidence interval does not involve the specification of a null hypothesis. Although there are other available methods for computing confidence intervals for a proportion, they are beyond the scope of this book. We refer the interested reader to Agresti (2007), who suggests using the hypothesis testing formula to essentially “work backward” and solve for a confidence interval. Other alternatives include the Agresti-Coull confidence interval, which is an approximation of the method that uses the hypothesis testing formula (Agresti \& Coull, 1998), and the $F$ distribution method (Collett, 1991; Leemis \& Trivedi, 1996), which provides exact confidence limits for the binomial proportion. The latter (confidence interval computed by the $F$ distribution method) can be obtained from SAS.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Goodness-of-Fit: Comparing Distributions for a Single

In the previous sections we discussed a variable (proficiency in mathematics) that took on only two values (yes or no) because it was measured in a dichotomous manner. While the methods discussed so far are appropriate for such dichotomous variables, when a categorical

variable consists of more than two categories it may be necessary to evaluate several proportions. For example, the Wisconsin Department of Public Instruction (2006b) uses four categories to measure mathematics proficiency: advanced, proficient, basic, and minimal. To determine if there has been a change in the proficiency classification of Wisconsin students after a year of implementing an intensive program designed to increase student proficiency in mathematics, a test can be performed that compares the expected and observed frequency distributions. This test is called the chi-squared $\left(\chi^{2}\right)$ goodness-of-fit test because it tests whether the observed data “fit” with expectations. The null hypothesis of this test states that the expected and observed frequency distributions are the same, so a rejection of this null hypothesis indicates that the observed frequencies exhibit significant departures from the expected frequencies.

For example, suppose that the values in the second column of Table $3.3$ (expected proportions) represent the proportion of Wisconsin 10 th-grade students in each of the four proficiency classifications in 2005 . If there has been no change in the proficiency distribution, these would constitute the proportions expected in 2006 as well. Suppose further that the last column of Table $3.3$ represents (approximately) the observed mathematics proficiency classifications (frequencies) for 71,70910 th-grade Wisconsin students in 2006 (Wisconsin Department of Public Instruction, 2006a). Using these data, we may wish to determine whether there has been a change in the proficiency level distribution from 2005 to $2006 .$
The Pearson chi-squared test statistic for comparing two frequency distributions is
$$
X^{2}=\sum_{\text {all categsciss }} \frac{(\text { observed frequency }-\text { expected frequency })^{2}}{\text { expected frequency }}
$$
$$
=\sum_{i=1}^{\varepsilon} \frac{\left(O_{i}-E_{i}\right)^{2}}{E_{i}}
$$
where $O_{i}$ represents the observed frequency in the $t^{\text {th }}$ category and $E_{i}$ represents the expected frequency in the $i^{\text {th }}$ category. This $X^{2}$ test statistic follows a $\chi^{2}$ distrution with $c-1$ degrees of freedom, where $c$ is the total number of categories. The reason for this is that only $c-1$ category frequencies can vary “freely” for a given total sample size, $n$, because the frequencies across the $c$ categories must add up to the total sample size. Therefore, once $c$ – 1 frequencies are known, the last category frequency can be determined by subtracting those frequencies from the total sample size.

The expected frequencies are specified by the null hypothesis; that is, they are the frequencies one expects to observe if the null hypothesis is true. In our example, the null hypothesis would state that there is no change in frequencies between 2005 and 2006 ,

so the two probability distributions should be the same. Therefore, if the null hypothesis is true, the 2006 probabilities would follow the 2005 probabilities across the proficiency categories. Because the test statistic uses frequencies rather than proportions, we must convert the 2005 proportions in the second column of Table $3.3$ to frequencies based on the total of 71,709 students. These values are shown in the third column of Table $3.3$, under expected frequency (for example, $15 \%$ of 71,709 is $10,756.35$ ). Thus, we can test whether the frequency distributions are the same or different by comparing the last two columns of Table $3.3$ using a goodness-of-fit test. The test statistic comparing these two frequency distributions is
$$
\begin{aligned}
X^{2} &=\frac{(18644-10756.35)^{2}}{10756.35}+\frac{(32269-28683.6)^{2}}{28683.6}+\frac{(10039-21512.7)^{2}}{21512.7}+\frac{(10757-10756.35)^{2}}{10756.35} \
&=5784.027+448.1688+6119.445+0=12351.64 .
\end{aligned}
$$

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Computer Output: Single Proportion Example

As you examine the (annotated) output in Figure 3.5, you may wish to refer back to and compare the results summarized in Table $3.2$ and discussed in Section 3.3. The output (Figure 3.5) provides:

• The frequency table.
• The “Chi-Squared Test for Equal Proportions”, which is not the likelihood ratio test but rather the squared version of the score test.
• The “Binomial Proportion for prof = yes” section, which includes the hypothesis tests and confidence intervals for the proportion of students who are proficient, as discussed in this chapter. Specifically, the following are provided in this part of the output:
• The proportion of yes responses (i.e., the sample estimate of $0.7$ ).
• The ASE (which stands for the asymptotic standard error) of the proportion, $0.1449$, computed using the sample proportion (i.e., as in the Wald test).
• The $95 \%$ confidence interval, with limits $0.416$ and $0.984$, which is computed using the ASE.
• The exact $95 \%$ confidence interval limits $(0.3475,0.9333)$, which are based on the $F$ distribution method referred to in Section 3.3.
• The results of the test of the null hypothesis $H_{0}: \pi=0.8$. Specifically:
• The “ASE under $H_{0}$ ” of $0.1265$ refers to the asymptotic standard error computed by replacing the sample proportion $(p)$ with the null hypothesis value $\left(\pi_{0}\right)$, which is the standard error used by the score test.
• The ” $Z$ test-statistic” provided by in this part of the output $(-0.79)$ is based on the score test, as are the $p$-values that follow it $(0.2146$ and $0.4292$ for one- and two-tailed tests, respectively).
• Finally, results of the exact test (using the binomial distribution probabilities) are provided in the form of one- and two-tailed $p$-values ( $0.3222$ and $0.6444$, respectively).

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Confidence Intervals for a Single Proportion

虽然假设检验给出了关于观察到的比例是否与感兴趣的总体比例一致的指示（在H0)，总体比例的置信区间提供了有关感兴趣总体中“真实”比例的可能值的信息。一般来说，置信区间的公式是
统计±(临界值) (标准误差)
其中统计量是参数的样本估计，临界值取决于所需的置信水平，并且是从统计量的抽样分布中获得的，标准误差是参数的标准偏差统计量的抽样分布。例如，在构建总体均值的置信区间时，通常会使用样本均值作为统计量，即来自 t 分布的值（使用n−1所需置信水平下的自由度）作为临界值，以及s/n对于标准误差（其中s是样本标准差）。

将此推广到一个比例的置信区间，即样本比例，p, 用作统计量，临界值从标准正态分布中获得（例如，和=1.96为一个95%置信区间）。为了计算标准误差，我们参考 Wald 方法，它使用p(1−p)/n作为比例的标准误。因此，比例的置信区间是使用计算的
p±和一种/2p(1−p)/n,
在哪里和一种/2是标准正态分布的临界值(1−一种)%置信水平。

例如，构建一个95%使用我们的样本的置信区间（其中n=10和到=7）， 我们有p=0.7,一种=0.05所以和一种/2=1.96， 和p(1−p)/n=0.145. 因此，95%我们的例子的置信区间是
0.7±1.96(0.145)=0.7±0.284=[0.416,0.984]
基于这个结果，我们可以95%确信在总体中（从中获得样本）精通数学的学生的比例介于（大约）之间42%和98%. 这是一个非常大的范围，因为我们的样本非常小（因此，标准误差相对较大）。正如我们之前在讨论 Wald 检验时提到的，根据样本比例计算标准误差有些不可靠，尤其是在样本量较小的情况下。

样本比例的加减值（例如，0.284）称为误差范围。它越大，置信区间越宽，我们的估计就越不精确。在我们之前的示例中，误差幅度超过28%由于我们的样本量小。当我们设计一项研究时，如果希望为我们的估计设定一定的误差范围（例如，在民意调查研究中就是这样做的），我们可以“向后工作”并解决所需的样本量。也就是说，给定误差范围所需的样本量，米和， 是：
n=p(1−p)(米和/和)2
在哪里n是样本量，p是样本比例，米和是期望的误差范围，并且和是对应于所需置信水平的临界值。例如，假设我们希望我们的估计准确到2%， 和95%信心。实现这一目标所需的样本量，给定比例0.7， 将会
n=p(1−p)(米和/和)2=0.7(0.3)(0.02/1.96)2=2017
请注意，对于置信区间，我们没有替换的选项p和圆周率0用于估计标准误差（就像我们对分数测试所做的那样），因为置信区间不涉及零假设的规范。尽管还有其他可用的方法来计算比例的置信区间，但它们超出了本书的范围。我们将感兴趣的读者推荐给 Agresti (2007)，他建议使用假设检验公式基本上“向后工作”并求解置信区间。其他替代方法包括 Agresti-Coull 置信区间，它是使用假设检验公式的方法的近似值 (Agresti \& Coull, 1998)，以及F分布方法 (Collett, 1991; Leemis \& Trivedi, 1996)，它为二项式比例提供了准确的置信限。后者（由F分配方法）可以从 SAS 获得。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Goodness-of-Fit: Comparing Distributions for a Single

在前面的部分中，我们讨论了一个变量（数学熟练度），它只取两个值（是或否），因为它是以二分法的方式测量的。虽然到目前为止讨论的方法适用于此类二分变量，但当分类变量

变量由两个以上的类别组成，可能需要评估几个比例。例如，威斯康星州公共教学部 (2006b) 使用四个类别来衡量数学熟练程度：高级、熟练、基本和最低限度。为了确定威斯康星州学生在实施旨在提高学生数学能力的强化计划一年后的能力分类是否发生变化，可以进行一项测试，比较预期和观察到的频率分布。这个检验被称为卡方(χ2)拟合优度检验，因为它检验观察到的数据是否“符合”预期。此检验的原假设表明预期和观察到的频率分布相同，因此拒绝该原假设表明观察到的频率与预期频率存在显着偏差。

例如，假设 Table 的第二列中的值3.3（预期比例）代表 2005 年威斯康星州 10 年级学生在四个能力分类中的比例。如果熟练度分布没有变化，这些也将构成 2006 年的预期比例。进一步假设 Table 的最后一列3.3代表（大约）在 2006 年观察到的 71,70910 名威斯康星州学生的数学能力分类（频率）（威斯康星州公共教学部，2006a）。使用这些数据，我们可能希望确定从 2005 年到2006.
用于比较两个频率分布的 Pearson 卡方检验统计量是
X2=∑所有分类 ( 观察频率 − 预期频率 )2 预期频率 
=∑一世=1e(这一世−和一世)2和一世
在哪里这一世表示观察到的频率吨th 类别和和一世表示预期的频率一世th 类别。这X2检验统计量遵循χ2与C−1自由度，其中C是类别的总数。这样做的原因只是C−1对于给定的总样本量，类别频率可以“自由”变化，n，因为整个频率C类别的总和必须等于总样本量。因此，一旦C– 1 个频率是已知的，最后一个类别的频率可以通过从总样本量中减去这些频率来确定。

预期频率由零假设指定；也就是说，如果零假设为真，它们是人们期望观察到的频率。在我们的示例中，原假设将声明 2005 和 2006 之间的频率没有变化，

所以这两个概率分布应该是一样的。因此，如果原假设为真，则 2006 年的概率将遵循 2005 年跨熟练度类别的概率。因为检验统计量使用频率而不是比例，所以我们必须在表的第二列中转换 2005 年的比例3.3频率基于 71,709 名学生的总数。这些值显示在表的第三列3.3，低于预期的频率（例如，15%71,709 是10,756.35）。因此，我们可以通过比较表的最后两列来测试频率分布是相同还是不同3.3使用拟合优度检验。比较这两种频率分布的检验统计量是
X2=(18644−10756.35)210756.35+(32269−28683.6)228683.6+(10039−21512.7)221512.7+(10757−10756.35)210756.35 =5784.027+448.1688+6119.445+0=12351.64.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Computer Output: Single Proportion Example

当您检查图 3.5 中的（带注释的）输出时，您可能希望回顾并比较表中总结的结果3.2并在第 3.3 节中讨论。输出（图 3.5）提供：

• 频率表。
• “等比例的卡方检验”，它不是似然比检验，而是分数检验的平方版本。
• “prof = yes 的二项式比例”部分，包括本章讨论的精通学生比例的假设检验和置信区间。具体来说，这部分输出中提供了以下内容：
• 是回答的比例（即，样本估计0.7).
• 比例的 ASE（代表渐近标准误差），0.1449，使用样本比例计算（即，如在 Wald 检验中）。
• 这95%置信区间，有限制0.416和0.984，这是使用 ASE 计算的。
• 最正确95%置信区间限制(0.3475,0.9333)，这是基于F分配方法见第 3.3 节。
• 原假设检验的结果H0:圆周率=0.8. 具体来说：
• 在“ASE下H0“ 的0.1265指代换样本比例计算的渐近标准误(p)具有零假设值(圆周率0)，这是分数测试使用的标准误差。
• 这 ”从test-statistic”在这部分输出中提供(−0.79)是基于分数测试，因为是p- 跟随它的值(0.2146和0.4292分别用于单尾和双尾测试）。
• 最后，精确检验的结果（使用二项分布概率）以单尾和双尾的形式提供p-值（0.3222和0.6444， 分别）。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Normal Approximation

When the sample size (i.e., value of $n$ ) is relatively large, the binomial distribution can be approximated by the normal distribution so test statistics can be constructed and evaluated using the familiar standard normal distribution. Specifically, the normal approximation can be used when both $n \pi \geq 5$ and $n(1-\pi) \geq 5$. In our example, $n \pi=10(0.8)=8>5$ but $n(1-\pi)=10(0.2)=2<5$ so the normal approximation may not be accurate. Nonetheless, we will proceed with our example to illustrate this method.

The normal approximation test statistic is very similar to the test statistic used in comparing a sample mean against a hypothesized population mean when the dependent variable is continuous. Specifically, a $z$-statistic is constructed using the usual formula
$$
z=\frac{\text { Estimate }-\text { Parameter }}{\text { Standard error }} .
$$
In testing a mean, the estimate is the sample mean, the parameter is the population mean specified under the null hypothesis, and the standard error is the standard deviation of the appropriate sampling distribution. In our case, the estimate is the sample proportion $(p)$ and the parameter is the population proportion specified under the null hypothesis (denoted by $\left.\pi_{\vartheta}\right)$.

To compute the standard error, recall from Chapter 2 (Section $2.5$ ) that the variance for the distribution of frequencies that follow the binomial distribution is $\sigma^{2}=n \pi(1-\pi)$. Because a proportion is a frequency divided by the sample size, $n$, we can use the properties of linear transformations to determine that the variance of the distribution of proportions is equal to the variance of the distribution of frequencies divided by $n^{2}$, or $\sigma^{2} / n^{2}=n \pi(1-\pi) / n^{2}=$ $\pi(1-\pi) / n$.

We can use the sample to estimate the variance by $p(1-p) / n$. The standard error can thus be estimated from sample information using $\sqrt{p(1-p) / n}$, and the test statistic for testing the null hypothesis $H_{0}: \pi=\pi_{0}$ is
$$
z=\frac{p-\pi_{0}}{\sqrt{p(1-p) / n}}
$$
This test statistic follows a standard normal distribution when the sample size is large. For our example, to test $H_{0:}^{:} \pi=0.8$,
$$
z=\frac{p-\pi_{0}}{\sqrt{p(1-p) / n}}=\frac{0.7-0.8}{\sqrt{(0.7)(0.3) / 10}}=\frac{-0.1}{0.145}=-0.69 .
$$
We can use the standard normal distribution to find the $p$-value for this test; that is
$$
P(z \leq-0.69)=0.245
$$
so the two-tailed $p$-value is $2(0.245)=0.49$. Thus, the test statistic in our example does not lead to rejection of $H_{0}$ at the $0.05$ significance level. Therefore, as we do not have sufficient evidence to reject the null hypothesis, we conclude that the sample estimate of $0.7$ is consistent with the notion that $80 \%$ of the students in the population are proficient in math. This procedure is called the Wald test.

One of the drawbacks to the Wald test is that it relies on the estimate of the population proportion (i.e., $p$ ) to compute the standard error, and this could lead to unreliable values for the standard error, especially when the estimate is based on a small sample. A variation on this test, which uses the null hypothesis proportion $\pi_{0}$ (instead of $p$ ) to compute the standard error, is called the score test. Using the score test, the test statistic becomes
$$
z=\frac{p-\pi_{0}}{\sqrt{\pi_{0}\left(1-\pi_{0}\right) / n}}
$$
and it too follows a standard normal distribution when the sample size is large. For our example,
$$
z=\frac{p-\pi_{0}}{\sqrt{0.8(1-0.8) / n}}=\frac{0.7-0.8}{\sqrt{(0.8)(0.2) / 10}}=\frac{-0.1}{0.126}=-0.79
$$
In this case, the $p$-value (using the standard normal distribution) is
$$
P(z \leq-0.79)=0.215
$$

so the two-tailed $p$-value is $2(0.215)=0.43$ and our conclusions do not change: We do not reject the null hypothesis based on this result.

A drawback to the score test is that, by using the null hypothesis value (i.e., $\pi_{\mathrm{o}}$ ) for the standard error, it presumes that this is the value of the population proportion; yet, this may not be a valid assumption and might even seem somewhat counterintuitive when we reject the null hypothesis. Thus, this method is accurate only to the extent that $\pi_{\mathrm{o}}$ is a good estimate of the true population proportion (just as the Wald test is accurate only when the sample proportion, $p$, is a good estimate of the true population proportion).

In general, and thus applicable to both the Wald and score tests, squaring the value of $z$ produces a test statistic that follows the $\chi^{2}$ (chi-squared) distribution with 1 degree of freedom. That is, the $p$-value from the $\chi^{2}$ test (with 1 degree of freedom) is equivalent to that from the two-tailed $z$-test. Another general hypothesis testing method that utilizes the $\chi^{2}$ distribution, the likelihood ratio method, will be used in different contexts throughout the book and is introduced next.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Likelihood Ratio Method

The likelihood ratio method compares the likelihood (probability) of the observed data obtained using the proportion specified under the null hypothesis to the likelihood of the observed data obtained using the observed sample estimate. Larger discrepancies between these likelihoods indicate less agreement between the observed data and the null hypothesis, and should thus lead to a rejection of the null hypothesis.

The likelihood obtained under the null hypothesis is denoted by $L_{0}$ and the likelihood obtained using the sample estimate is denoted by $L_{1}$. The ratio $L_{0} / L_{1}$ represents the likelihood ratio. If $L_{1}$ (the likelihood obtained from the observed data) is much larger than $L_{0}$ (the likelihood under $H_{0}$ ), the likelihood ratio will be much smaller than 1 and will indicate that the data provide evidence against the null hypothesis. The likelihood ratio test statistic is obtained by taking the natural logarithm (ln) of the likelihood ratio and multiplying it by $-2$. Specifically, the test statistic is
$$
G^{2}=-2 \ln \left(\frac{L_{0}}{L_{1}}\right)=-2\left[\ln \left(L_{0}\right)-\ln \left(L_{1}\right)\right]
$$
Figure $3.3$ illustrates the natural logarithm function by plotting values of a random variable, $X$, on the horizontal axis against values of its natural $\log a r i t h m, \ln (X)$, on the vertical axis. Note that the natural $\log$ of $X$ will be negative when the value of $X$ is less than 1 , positive when the value of $X$ is greater than 1 , and 0 when the value of $X$ is equal to 1 . Therefore, when the two likelihoods $\left(L_{0}\right.$ and $\left.L_{1}\right)$ are equivalent, the likelihood ratio will be one and the $G^{2}$ test statistic will be 0 . As the likelihood computed from the data $\left(L_{1}\right)$ becomes larger relative to the likelihood under the null hypothesis $\left(L_{0}\right)$, the likelihood ratio will become smaller than 1 , its (natural) $\log$ will become more negative, and the test statistic will become more positive. Thus, a larger (more positive) $G^{2}$ test statistic indicates stronger evidence against $H_{0}$, as is typically the case with test statistics.

In fact, under $H_{0}$ and with reasonably large samples, the $G^{2}$ test statistic follows a $\chi^{2}$ distribution with degrees of freedom $(d f)$ equal to the number of parameters restricted under $H_{0}$ (i.e., $d f=1$ in the case of a single proportion). Because the $\chi^{2}$ distribution consists of squared (i.e., positive) values, it can only be used to test two-tailed hypotheses. In other words, the $p$-value obtained from this test is based on a two-tailed alternative.

For our example, with $n=10$ and $k=7, L_{0}$ is the likelihood of the observed data, $P(Y=7)$, computed using the binomial distribution with the probability parameter $(\pi)$ specified under the null hypothesis $\left(H_{0}: \pi=0.8\right)$ :
$$
L_{0}=P(Y=7)=\left(\begin{array}{c}
10 \
7
\end{array}\right) 0.8^{\top}(1-0.8)^{(10-7)}=0.201 .
$$
Similarly, $L_{1}$ is the likelihood of the observed data given the data-based estimate (of $0.7$ ) for the probability parameter:
$$
L_{1}=P(Y=7)=\left(\begin{array}{c}
10 \
7
\end{array}\right) 0.7^{\tau}(1-0.7)^{(10-\tau)}=0.267 .
$$
Thus, the test statistic is
$$
G^{2}=-2 \ln \left(\frac{L_{0}}{L_{1}}\right)=-2 \ln (0.201 / 0.267)=-2 \ln (0.753)=0.567
$$
The critical value of a $\chi^{2}$ distribution with 1 degree of freedom at the $0.05$ significance level is $3.84$ (see Appendix), so this test statistic does not exceed the critical value and the null hypothesis is not rejected using this two-tailed test. We can also obtain the $p$-value of this test using a $\chi^{2}$ calculator or various software programs: $P\left(\chi_{1}^{2} \geq 0.567\right)=0.45$.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Summary of Test Results

We discussed several approaches to null hypothesis testing for a single proportion: the binomial (exact) test, the Wald test, the score test, and the likelihood ratio test. The exact test is typically used for small samples, when the normal approximation may not be valid. For large samples, the Wald and score tests differ only in how they compute the standard error, and the likelihood ratio test is generally considered more accurate than either the Wald or score test (this will be discussed further in Chapter 6). A summary of the test results for our example using these various approaches is presented in Table $3.2$, and the computing section at the end of this chapter (Section 3.5) shows how to obtain the results using computer software.

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Normal Approximation

当样本量（即n) 相对较大，二项分布可以近似为正态分布，因此可以使用熟悉的标准正态分布构建和评估测试统计量。具体来说，当两者都可以使用正态近似n圆周率≥5和n(1−圆周率)≥5. 在我们的示例中，n圆周率=10(0.8)=8>5但n(1−圆周率)=10(0.2)=2<5所以正常的近似值可能不准确。尽管如此，我们将继续我们的示例来说明这种方法。

当因变量是连续的时，正态近似检验统计量与用于比较样本均值与假设总体均值的检验统计量非常相似。具体来说，一个和-statistic 是使用通常的公式构建的
和= 估计 − 范围  标准误差 .
在检验均值时，估计值是样本均值，参数是在原假设下指定的总体均值，标准误差是适当抽样分布的标准差。在我们的例子中，估计是样本比例(p)并且参数是在原假设下指定的总体比例（表示为圆周率ϑ).

要计算标准误差，请回忆第 2 章（第2.5) 服从二项分布的频率分布的方差为σ2=n圆周率(1−圆周率). 因为比例是频率除以样本量，n，我们可以利用线性变换的性质来确定比例分布的方差等于频率分布的方差除以n2， 或者σ2/n2=n圆周率(1−圆周率)/n2= 圆周率(1−圆周率)/n.

我们可以使用样本来估计方差p(1−p)/n. 因此，标准误差可以从样本信息中估计，使用p(1−p)/n，以及用于检验原假设的检验统计量H0:圆周率=圆周率0是
和=p−圆周率0p(1−p)/n
当样本量很大时，此检验统计量遵循标准正态分布。对于我们的示例，要测试H0::圆周率=0.8,
和=p−圆周率0p(1−p)/n=0.7−0.8(0.7)(0.3)/10=−0.10.145=−0.69.
我们可以使用标准正态分布来找到p-此测试的值；那是
磷(和≤−0.69)=0.245
所以双尾p-值是2(0.245)=0.49. 因此，我们示例中的检验统计量不会导致拒绝H0在0.05显着性水平。因此，由于我们没有足够的证据来拒绝原假设，我们得出结论：0.7符合以下概念80%人口中的学生精通数学。此过程称为 Wald 测试。

Wald 检验的缺点之一是它依赖于对总体比例的估计（即，p) 来计算标准误差，这可能导致标准误差的值不可靠，尤其是当估计是基于小样本时。此检验的变体，它使用原假设比例圆周率0（代替p) 来计算标准误差，称为分数测试。使用分数测试，测试统计量变为
和=p−圆周率0圆周率0(1−圆周率0)/n
当样本量很大时，它也遵循标准正态分布。对于我们的示例，
和=p−圆周率00.8(1−0.8)/n=0.7−0.8(0.8)(0.2)/10=−0.10.126=−0.79
在这种情况下，p-值（使用标准正态分布）是
磷(和≤−0.79)=0.215

所以双尾p-值是2(0.215)=0.43我们的结论不会改变：我们不会基于此结果拒绝原假设。

分数测试的一个缺点是，通过使用原假设值（即，圆周率这) 对于标准误，它假定这是总体比例的值；然而，这可能不是一个有效的假设，当我们拒绝零假设时，甚至可能看起来有点违反直觉。因此，该方法仅在以下范围内是准确的圆周率这是对真实总体比例的良好估计（正如 Wald 检验仅在样本比例时准确，p, 是对真实人口比例的一个很好的估计）。

一般来说，因此适用于 Wald 和 score 测试，平方值和产生一个检验统计量，它遵循χ2（卡方）分布，自由度为 1。那就是p-值来自χ2测试（自由度为 1）等价于双尾和-测试。另一种一般假设检验方法，利用χ2分布，似然比方法，将在本书的不同上下文中使用，并在接下来介绍。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Likelihood Ratio Method

似然比方法将使用在原假设下指定的比例获得的观察数据的似然性（概率）与使用观察到的样本估计获得的观察数据的似然性进行比较。这些可能性之间的较大差异表明观察到的数据与原假设之间的一致性较低，因此应该导致拒绝原假设。

在原假设下获得的可能性表示为大号0并且使用样本估计获得的似然度表示为大号1. 比例大号0/大号1表示似然比。如果大号1（从观察数据中获得的可能性）远大于大号0（下的可能性H0)，似然比将远小于 1，并表明数据提供了反对原假设的证据。似然比检验统计量是取似然比的自然对数 (ln) 并乘以−2. 具体来说，检验统计量是
G2=−2ln⁡(大号0大号1)=−2[ln⁡(大号0)−ln⁡(大号1)]
数字3.3通过绘制随机变量的值来说明自然对数函数，X，在水平轴上相对于其自然值日志⁡一种r一世吨H米,ln⁡(X), 在垂直轴上。注意自然日志的X将是负值时X小于 1 时为正X大于 1 ，当值为 0 时X等于 1 。因此，当两种可能性(大号0和大号1)是等价的，似然比将是 1 并且G2测试统计量将为 0 。作为从数据计算的可能性(大号1)相对于原假设下的可能性变得更大(大号0), 似然比将变得小于 1 , 它的 (自然)日志将变得更加消极，并且测试统计量将变得更加积极。因此，更大的（更积极的）G2检验统计表明更有力的证据反对H0，就像测试统计的典型情况一样。

事实上，根据H0并且有相当大的样本，G2检验统计量遵循χ2自由度分布(dF)等于限制下的参数数量H0（IE，dF=1在单一比例的情况下）。因为χ2分布由平方（即正）值组成，它只能用于检验双尾假设。换句话说，p从该测试中获得的 – 值基于双尾替代方案。

对于我们的示例，使用n=10和到=7,大号0是观测数据的可能性，磷(是=7), 使用带有概率参数的二项分布计算(圆周率)在原假设下指定(H0:圆周率=0.8):
大号0=磷(是=7)=(10 7)0.8⊤(1−0.8)(10−7)=0.201.
相似地，大号1是给定基于数据的估计（的0.7) 对于概率参数：
大号1=磷(是=7)=(10 7)0.7τ(1−0.7)(10−τ)=0.267.
因此，检验统计量为
G2=−2ln⁡(大号0大号1)=−2ln⁡(0.201/0.267)=−2ln⁡(0.753)=0.567
A 的临界值χ2自由度为 1 的分布0.05显着性水平是3.84（见附录），所以这个检验统计量没有超过临界值，并且使用这个双尾检验不会拒绝原假设。我们还可以获得p- 此测试的值使用χ2计算器或各种软件程序：磷(χ12≥0.567)=0.45.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Summary of Test Results

我们讨论了对单一比例进行零假设检验的几种方法：二项式（精确）检验、Wald 检验、分数检验和似然比检验。当正态近似可能无效时，精确检验通常用于小样本。对于大样本，Wald 和 score 检验的区别仅在于它们计算标准误的方式，似然比检验通常被认为比 Wald 或 score 检验更准确（这将在第 6 章中进一步讨论）。表中列出了使用这些不同方法的示例的测试结果摘要3.2，本章末尾的计算部分（第 3.5 节）显示了如何使用计算机软件获得结果。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

如果你也在 怎样代写属性数据分析analysis of categorical data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。

属性数据分析analysis of categorical data一属性变量和属性数据，通常所指属性数据，反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。分类数据是指将一个观察结果归入一个或多个类别的数据。例如，一个项目可能被评判为好或坏，或者对调查的反应可能包括同意、不同意或无意见等类别。Statgraphics包括许多处理这类数据的程序，包括包含在方差分析、回归分析和统计过程控制部分的建模程序。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写属性数据分析analysis of categorical data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。我们的专家在代写属性数据分析analysis of categorical data方面经验极为丰富，各种代写属性数据分析analysis of categorical data相关的作业也就用不着说。

我们提供的属性数据分析analysis of categorical data及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Maximum Likelihood Estimation: A Single Proportion

In estimating a population parameter (e.g., a population proportion), we use information from the sample to compute a statistic (e.g., a sample proportion) that optimally represents the parameter in some way. The term maximum likelihood estimate refers to the value of the parameter that is most probable, given the sample data, according to the appropriate underlying probability distribution.

To demonstrate this estimation procedure with a computationally simple example, suppose that we select a random sample of 10 students from the population of all students in the United States and record whether each student is proficient (a “success”, in the terminology of Chapter 2) or not proficient in mathematics. Here the proficiency outcome for each student is a Bernoulli trial, and there are $n=10$ such trials, so the appropriate underlying distribution

for this process is the binomial. Recall (from Chapter 2) that the binomial probability of $k$ successes in $n$ independent “trials” is computed as
$$
P(Y=k)=\left(\begin{array}{l}
n \
k
\end{array}\right) \pi^{k}(1-\pi)^{(n-k)} .
$$
Using Equation 3.1, suppose that in our example 4 of the 10 students were proficient in mathematics. The probability would thus be computed by substituting $n=10$ and $k=4$ into Equation 3.1, so
$$
P(Y=4)=\left(\begin{array}{c}
10 \
4
\end{array}\right) \pi^{4}(1-\pi)^{(10-4)}
$$
We can now evaluate this probability using different values of $\pi$, and the maximum likelihood estimate is the value of $\pi$ at which the probability (likelihood) is highest (maximized). For example, if $\pi=0.3$, the probability of 4 (out of the 10 ) students being proficient is
$$
\begin{aligned}
P(Y=4)=\left(\begin{array}{c}
10 \
4
\end{array}\right)(0.3)^{4}(1-0.3)^{(10-4)} \
&=\frac{(10 \times 9 \times 8 \times 7 \times 6 \times 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1)}{(4 \times 3 \times 2 \times 1)(6 \times 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1)}(0.3)^{4}(0.7)^{6} \
&=210(0.0081)(0.1176)=0.20 .
\end{aligned}
$$
Similarly, if $\pi=0.4$, the probability is
$$
P(Y=4)=\left(\begin{array}{c}
10 \
4
\end{array}\right)(0.4)^{4}(1-0.4)^{(10-4)}=210(0.4)^{4}(0.6)^{6}=0.25 .
$$
The probabilities for the full range of possible $\pi$ values are shown in Figure 3.1, which demonstrates that the value of $\pi$ that maximizes the probability (or likelihood) in our example

is $0.40$. This means that the value of $0.40$ is an ideal estimate of $\pi$ in the sense that it is most probable, or likely, given the observed data. In fact, the maximum likelihood estimate of a proportion is equal to the sample proportion, computed as $p=k / n=4 / 10=0.40$.
In general, the maximum likelihood estimation method is an approach to obtaining sample estimates that is useful in a variety of contexts as well as in cases where a simple computation does not necessarily provide an ideal estimate. We will use the concept of maximum likelihood estimation throughout this book.

So far, we have discussed the concept of maximum likelihood estimation and shown that we can use the sample proportion, $p=k / n$, to obtain the maximum likelihood estimate (MLE) of the population proportion, $\pi$. This is akin to what is done with more familiar parameters, such as the population mean, where the MLE is the sample mean and it is assumed that responses follow an underlying normal distribution. The inferential step, in the case of the population mean, involves testing whether the sample mean differs from what it is hypothesized to be in the population and constructing a confidence interval for the value of the population mean based on its sample estimate. Similarly, in our example we can infer whether the proportion of students found to be proficient in mathematics in the sample differs from the proportion of students hypothesized to be proficient in mathematics in the population. We can also construct a confidence interval for the proportion of students proficient in mathematics in the population based on the estimate obtained from the sample. We now turn to a discussion of inferential procedures for a proportion.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing for a Single Proportion

In testing a null hypothesis for a single population mean, where the variable of interest is continuous, a test statistic is constructed and evaluated against the probabilities of the normal distribution. In the case of testing a null hypothesis for a single population proportion, however, the variable of interest is discrete and several hypothesis-testing methods are available. We will discuss methods that use the probabilities from the binomial distribution as well as methods that use a continuous distribution to approximate the binomial distribution. Computer programs and output for illustrative examples are provided at the end of the chapter.

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Binomial Distribution

Recall from Chapter 2 that the probability of any dichotomous outcome (i.e., the number of successes, $k$ ) can be computed using the binomial probability distribution. For example, suppose that a goal for the rate of mathematics proficiency is set at $80 \%$, and in a random sample of 10 students $70 \%$ of students were found to be proficient in mathematics. In this case, we may wish to test whether the proportion of students who are proficient in mathematics in the population is significantly different than the goal of $80 \%$. In other words, we would like to know whether our obtained sample proportion of $0.7$ is significantly lower than $0.8$. To do so, we would test the null hypothesis $H_{0}: \pi=0.8$ against the (one-sided, in this case) alternative $H_{1}: \pi<0.8$.

In this example, using our sample of $n=10$ students, the probability of each outcome $(k=0,1, \ldots, 10)$ can be computed under the null hypothesis (where $\pi=0.8)$ using the binomial distribution:
$$
P(Y=k)=\left(\begin{array}{c}
10 \
k
\end{array}\right) 0.8^{k}(1-0.8)^{(10-k)}
$$The resulting probabilities (which make up the null distribution) are shown in Table $3.1$ and Figure 3.2. Using the conventional significance level of $\alpha=0.05$, any result that is in the lowest $5 \%$ of the null distribution would lead to rejection of $H_{0}$. From the cumulative probabilities in Table 3.1, which indicate the sum of the probabilities up to and including a given value of $k$, we can see that the lowest $5 \%$ of the distribution consists of the $k$ values 0 through 5 . For values of $k$ above 5 , the cumulative probability is greater than $5 \%$. Because our sample result of $p=0.7$ translates to $k=7$ when $n=10$, we can see that this result is not in the lowest $5 \%$ of the distribution and does not provide sufficient evidence for rejecting $H_{0}$. In other words, our result is not sufficiently unusual under the null distribution and we cannot reject the null hypothesis that $\pi=0.8$. To put it another way, the sample result of $p=0.7$ is sufficiently consistent (or not inconsistent) with the notion that $80 \%$ of the students in the population (represented by the sample) are indeed proficient in mathematics. On the other hand, if we had obtained a sample proportion of $p=0.5$ (i.e., $k=5$ ), our result would have been in the lowest $5 \%$ of the distribution and we would have rejected the null hypothesis that

$\pi=0.8$. In this case we would have concluded that, based on our sample proportion, it would be unlikely that $80 \%$ of the students in the population are proficient in mathematics.

We can also compute $p$-values for these tests using the null distribution probabilities and observing that, if the null hypothesis were true, the lower-tailed probability of obtaining a result at least as extreme as the sample result of $p=0.7$ (or $k=7$ ) is
$$
P(Y=0)+P(Y=1)+P(Y=2)+\cdots+P(Y=7)=0.322 \text {, }
$$
which is also the cumulative probability (see Table 3.1) corresponding to $k=7$. To conduct a two-tailed test, in which the alternative hypothesis is $H_{1}: \pi \neq 0.8$, the one-tailed $p$-value would typically be doubled. In our example, the two-tailed $p$-value would thus be $2(0.322)=0.644$.
Note that if only $50 \%$ of the students in our sample were found to be proficient in mathematics, then the lower-tailed probability of obtaining a result at least as extreme as the sample result of $p=0.5$ (or $k=5$ ) would be
$$
P(Y=0)+P(Y=1)+P(Y=2)+\cdots+P(Y=5)=0.032,
$$
which is also the cumulative probability (see Table 3.1) corresponding to $k=5$. Alternatively, the two-tailed $p$-value for this result would be $2(0.032)=0.064$.

There are two main drawbacks to using this method for hypothesis testing. First, if the number of observations (or trials) is large, the procedure requires computing and summing a large number of probabilities. In such a case, approximate methods work just as well, and these are discussed in the following sections. Second, the $p$-values obtained from this method are typically a bit too high, and the test is thus overly conservative; this means that when the significance level is set at $0.05$ and the null hypothesis is true, it is not rejected $5 \%$ of the time (as would be expected) but less than 5\% of the time (Agresti, 2007). Methods that adjust the $p$-value so that it is more accurate are beyond the scope of this book but are discussed in Agresti (2007) as well as Agresti and Coull (1998).

属性数据分析

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Maximum Likelihood Estimation: A Single Proportion

在估计总体参数（例如，总体比例）时，我们使用来自样本的信息来计算以某种方式最佳地表示参数的统计量（例如，样本比例）。术语最大似然估计是指在给定样本数据的情况下，根据适当的潜在概率分布最可能的参数值。

为了用一个计算简单的例子来演示这个估计过程，假设我们从美国所有学生中随机抽取 10 名学生作为样本，并记录每个学生是否精通（第 2 章的术语中的“成功”） ) 或不精通数学。这里每个学生的熟练程度结果是一个伯努利试验，并且有n=10这样的试验，所以适当的基础分布

因为这个过程是二项式的。回想一下（从第 2 章中），到成功n独立的“试验”计算为
磷(是=到)=(n 到)圆周率到(1−圆周率)(n−到).
使用公式 3.1，假设在我们的示例中，10 名学生中有 4 名精通数学。因此，概率将通过代入来计算n=10和到=4进入方程 3.1，所以
磷(是=4)=(10 4)圆周率4(1−圆周率)(10−4)
我们现在可以使用不同的值来评估这个概率圆周率，最大似然估计是圆周率概率（可能性）最高（最大化）。例如，如果圆周率=0.3，有 4 名（10 名）学生精通的概率为
磷(是=4)=(10 4)(0.3)4(1−0.3)(10−4) =(10×9×8×7×6×5×4×3×2×1)(4×3×2×1)(6×5×4×3×2×1)(0.3)4(0.7)6 =210(0.0081)(0.1176)=0.20.
同样，如果圆周率=0.4，概率为
磷(是=4)=(10 4)(0.4)4(1−0.4)(10−4)=210(0.4)4(0.6)6=0.25.
全部可能的概率圆周率值如图 3.1 所示，这表明圆周率在我们的例子中最大化概率（或可能性）

是0.40. 这意味着0.40是一个理想的估计圆周率从某种意义上说，鉴于观察到的数据，这是最有可能的。事实上，一个比例的最大似然估计等于样本比例，计算为p=到/n=4/10=0.40.
一般来说，最大似然估计方法是一种获得样本估计的方法，该方法在各种情况下以及在简单计算不一定提供理想估计的情况下都很有用。我们将在本书中使用最大似然估计的概念。

到目前为止，我们已经讨论了最大似然估计的概念，并表明我们可以使用样本比例，p=到/n，以获得总体比例的最大似然估计（MLE），圆周率. 这类似于使用更熟悉的参数（例如总体均值）所做的事情，其中​​ MLE 是样本均值，并且假设响应遵循潜在的正态分布。在总体均值的情况下，推断步骤涉及测试样本均值是否与总体中的假设值不同，并根据其样本估计构建总体均值的置信区间。同样，在我们的例子中，我们可以推断出样本中被认为精通数学的学生比例是否不同于总体中被假设为精通数学的学生比例。我们还可以根据从样本中获得的估计，为总体中精通数学的学生的比例构建置信区间。我们现在转向讨论比例的推理过程。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing for a Single Proportion

在对单个总体均值进行零假设检验时，其中感兴趣的变量是连续的，将构建检验统计量并根据正态分布的概率进行评估。然而，在为单一总体比例检验零假设的情况下，感兴趣的变量是离散的，并且有几种假设检验方法可用。我们将讨论使用二项式分布概率的方法以及使用连续分布来近似二项式分布的方法。本章末尾提供了用于说明性示例的计算机程序和输出。

统计代写|属性数据分析作业代写analysis of categorical data代考|Hypothesis Testing Using the Binomial Distribution

回想一下第 2 章中任何二分结果的概率（即成功的次数，到) 可以使用二项式概率分布来计算。例如，假设数学熟练程度的目标设定为80%，并且在 10 个学生的随机样本中70%的学生被发现精通数学。在这种情况下，我们不妨检验一下，数学精通的学生在人群中的比例是否与目标有显着差异。80%. 换句话说，我们想知道我们获得的样本比例是否0.7明显低于0.8. 为此，我们将检验原假设H0:圆周率=0.8反对（单方面，在这种情况下）替代方案H1:圆周率<0.8.

在这个例子中，使用我们的样本n=10学生，每个结果的概率(到=0,1,…,10)可以在零假设下计算（其中圆周率=0.8)使用二项分布：
磷(是=到)=(10 到)0.8到(1−0.8)(10−到)结果概率（构成零分布）如表所示3.1和图 3.2。使用常规显着性水平一种=0.05, 任何最低的结果5%零分布将导致拒绝H0. 来自表 3.1 中的累积概率，它表示直到并包括给定值的概率总和到，我们可以看到最低5%的分布包括到值 0 到 5 。对于值到大于 5 ，累积概率大于5%. 因为我们的样本结果p=0.7翻译成到=7什么时候n=10，我们可以看到这个结果并不是最低的5%的分布，并没有提供足够的证据拒绝H0. 换句话说，我们的结果在零分布下不是足够不寻常的，我们不能拒绝零假设圆周率=0.8. 换句话说，样本结果p=0.7与以下概念充分一致（或不不一致）80%人口中的学生（由样本代表）确实精通数学。另一方面，如果我们获得了样本比例p=0.5（IE，到=5)，我们的结果将是最低的5%的分布，我们会拒绝原假设

圆周率=0.8. 在这种情况下，我们会得出结论，根据我们的样本比例，不太可能80%人口中的学生精通数学。

我们还可以计算p- 使用零分布概率的这些检验的值，并观察到，如果零假设为真，则获得至少与样本结果一样极端的结果的下尾概率p=0.7（或者到=7） 是
磷(是=0)+磷(是=1)+磷(是=2)+⋯+磷(是=7)=0.322, 
这也是对应于的累积概率（见表 3.1）到=7. 进行双尾检验，其中备择假设是H1:圆周率≠0.8, 单尾p-value 通常会翻倍。在我们的示例中，双尾p-value 因此将是2(0.322)=0.644.
请注意，如果只有50%我们样本中的学生被发现精通数学，那么获得结果的低尾概率至少与样本结果一样极端p=0.5（或者到=5） 将会
磷(是=0)+磷(是=1)+磷(是=2)+⋯+磷(是=5)=0.032,
这也是对应于的累积概率（见表 3.1）到=5. 或者，双尾p- 这个结果的值是2(0.032)=0.064.

使用这种方法进行假设检验有两个主要缺点。首先，如果观察（或试验）的数量很大，则该过程需要计算和汇总大量概率。在这种情况下，近似方法同样有效，这些将在以下部分中讨论。二、p- 从这种方法获得的值通常有点太高，因此测试过于保守；这意味着当显着性水平设置为0.05并且原假设为真，它不会被拒绝5%的时间（正如预期的那样）但不到 5% 的时间（Agresti，2007）。调整方法p值以使其更准确超出了本书的范围，但在 Agresti (2007) 以及 Agresti and Coull (1998) 中进行了讨论。

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

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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