分类: R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|SOW-BS086

如果你也在 怎样代写R语言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。

R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R语言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R语言代写方面经验极为丰富,各种代写R语言相关的作业也就用不着说。

我们提供的R语言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
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统计代写|R语言代写R language代考|Loading data into R

Thus far, we’ve only been entering data directly into the interactive R console. For any data set of non-trivial size this is, obviously, an intractable solution. Fortunately for us, $\mathrm{R}$ has a robust suite of functions for reading data directly from external files.
Go ahead, and create a file on your hard disk called favorites . txt that looks like this:
flavor, number
pistachio, 6
mint chocolate chip, 7
vanilla,5
chocolate, 10
strawberry, 2
neopolitan, 4
This data represents the number of students in a class that prefer a particular flavor of soy ice cream. We can read the file into a variable called favs as follows:

favs <- read.table (“favorites.txt”, sep=”,”, header=TRUE)
If you get an error that there is no such file or directory, give $\mathrm{R}$ the full path name to your data set or, alternatively, run the following command:
favs <- read.table (file.choose(), sep=”,”, header=TRUE)
The preceding command brings up an open file dialog for letting you navigate to the file you’ve just created.
The argument sep $=$ “, ” tells $\mathrm{R}$ that each data element in a row is separated by a comma. Other common data formats have values separated by tabs and pipes (“|”). The value of sep should then be ” $\backslash t “$ and ” $\mid$ “, respectively.

The argument header=TRUE tells $\mathrm{R}$ that the first row of the file should be interpreted as the names of the columns. Remember, you can enter ?read. table at the console to learn more about these options.

Reading from files in this comma-separated-values format (usually with the .csv file extension) is so common that $\mathrm{R}$ has a more specific function just for it. The preceding data import expression can be best written simply as: Now, we have all the data in the file held in a variable of class data. frame. A data frame can be thought of as a rectangular array of data that you might see in a spreadsheet application. In this way, a data frame can also be thought of as a matrix; indeed, we can use matrix-style indexing to extract elements from it. A data frame differs from a matrix, though, in that a data frame may have columns of differing types. For example, whereas a matrix would only allow one of these types, the data set we just loaded contains character data in its first column, and numeric data in its second column.

统计代写|R语言代写R language代考|Working with packages

Robust, performant, and numerous though base R’s functions are, we are by no means limited to them! Additional functionality is available in the form of packages. In fact, what makes $\mathrm{R}$ such a formidable statistics platform is the astonishing wealth of packages available (well over 7,000 at the time of writing). R’s ecosystem is second to none!
Most of these myriad packages exist on the Comprehensive R Archive Network (CRAN). CRAN is the primary repository for user-created packages.

One package that we are going to start using right away is the ggplot2 package. ggplot2 is a plotting system for $R$. Base $R$ has sophisticated and advanced mechanisms to plot data, but many find ggplot2 more consistent and easier to use. Further, the plots are often more aesthetically pleasing by default.
Let’s install it!
# downloads and installs from CRAN

install.packages (“ggplot2”)
Now that we have the package downloaded, let’s load it into the R session, and test it out by plotting our data from the last section:

You’re all wrong, Mint Chocolate Chip is way better!
Don’t worry about the syntax of the ggplot function, yet. We’ll get to it in good time.
You will be installing some more packages as you work through this text. In the meantime, if you want to play around with a few more packages, you can install the gdata and foreign packages that allow you to directly import Excel spreadsheets and SPSS data files respectively directly into $R$.

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R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Loading data into R

到目前为止,我们只是将数据直接输入交互式 $R$ 控制台。对于任何非平凡大小的数据集,这显然是一个 赖手的解决方案。对我们来说幸运的是, R有一套强大的功能,可以直接从外部文件读取数据。 继续,在您的硬盘上创建一个名为 favorites 的文件。txt 看起来像这样:
味道,数字
开心果,6
薄荷巧克力片,7
香草,5
巧克力,10
草莓,2
neopolitan, 4
该数据代表一个班级中喜欢特定口味大豆冰淇淋的学生人数。我们可以将文件读入名为 favs 的变量,如 下所示:
favs <- read.table (“favorites.txt”, sep $=$ “,”, header=TRUE)
如果你得到一个没有这样的文件或目录的错误,给R数据集的完整路径名,或者运行以下命
令: favs <- read.table ( file.choose
(), sep $=$ “,”, header=TRUE)
让您导航到刚刚创建的文件。
论点 $\operatorname{sep}={ }^”$ ,”告诉R一行中的每个数据元素由逗号分隔。其他常见数据格式的值由制表符和竖 线 (“I”) 分隔。sep 的值应该是” $\backslash t t^{\prime \prime}$ 和”|“,分别。
参数 header=TRUE 告诉R文件的第一行应该被解释为列名。请记住,您可以输入 ?read。控制台上的表 格以了解有关这些选项的更多信息。
以这种逗号分隔值格式(通常带有 .csv 文件扩展名)读取文件非常普遍,以至于R具有更具体的功能。 前面的数据导入表达式最好简单地写成:现在,我们将文件中的所有数据保存在类数据的变量中。框 架。数据框可以被认为是您可能会在电子表格应用程序中看到的矩形数据数组。这样,数据框也可以看做 是一个矩阵;实际上,我们可以使用矩阵式索引从中提取元素。但是,数据框与矩阵的不同之处在于,数 据框可能具有不同类型的列。例如,虽然矩阵只允许其中一种类型,但我们刚刚加载的数据集在其第一列 中包含字符数据,在第二列中包含数字数据。

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尽管 $R$ 的基本功能是强大的、高性能的和众多的,但我们绝不仅限于它们!附加功能以包的形式提供。 事实上,是什么让R如此强大的统计平台是可用软件包的惊人财富(在撰写本文时已超过 7,000 个)。R 的生态系统是首屈一指的!
这些无数的包中的大多数都存在于 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 上。CRAN 是用户创建的 包的主要存储库。
我们将立即开始使用的一个包是 ggplot2 包。ggplot2 是一个绘图系统 $R$. 根据 $R$ 具有复杂和先进的数据 绘图机制,但许多人发现 ggplot2 更一致且更易于使用。此外,默认情况下,情节通常更美观。 让我们安装它!
#从 CRAN 下载和安装
install.packages (“ggplot2”)
现在我们已经下载了包,让我们将它加载到 $R$ 会话中,并通过绘制上一节的数据来测试它:
你都错了,薄荷巧克力片更好吃!
暂时不要担心 ggplot 函数的语法。我们会及时处理的。
在阅读本文时,您将安装更多的包。同时,如果你想多玩几个包,你可以安装 gdata 和 foreign 包,它们可以让你直接将 Excel 电子表格和 SPSS 数据文件分别直接导入到 $R$.

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|R语言代写R language代考|NTRES6100

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R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|R语言代写R language代考|Subsetting

It is very common to want to extract one or more elements from a vector. For this, we use a technique called indexing or subsetting. After the vector, we put an integer in square brackets ( [] ) called the subscript operator. This instructs $\mathrm{R}$ to return the element at that index. The indices (plural for index, in case you were wondering!) for vectors in $\mathrm{R}$ start at 1 , and stop at the length of the vector.
$>$ our.vect[1] $\quad #$ to get the first value
[1] 8

$>$ # the function length() returns the length of a vector
$>$ length (our.vect)
[1] 7
$>$ our.vect [length (our.vect)] # get the last element of a vector
[1] 9
Note that in the preceding code, we used a function in the subscript operator. In cases like these, R evaluates the expression in the subscript operator, and uses the number it returns as the index to extract.

If we get greedy, and try to extract an element at an index that doesn’t exist, $\mathrm{R}$ will respond with NA, meaning, not available. We see this special value cropping up from time to time throughout this text.
$>$ our.vect [10]
[1] NA
One of the most powerful ideas in $\mathrm{R}$ is that you can use vectors to subset other vectors:
$>$ # extract the first, third, fifth, and
$>$ # seventh element from our vector
$>$ our.vect $[c(1,3,5,7)]$
The ability to use vectors to index other vectors may not seem like much now, but its usefulness will become clear soon.
Another way to create vectors is by using sequences.
Above, the $1: 10$ statement creates a vector from 1 to 10 . $10: 1$ would have created the same 10 element vector, but in reverse. The seq () function is more general in that it allows sequences to be made using steps (among many other things).

统计代写|R语言代写R language代考|Advanced subsetting

Did I mention that we can use vectors to subset other vectors? When we subset vectors using logical vectors of the same length, only the elements corresponding to the TRUE values are extracted. Hopefully, sparks are starting to go off in your head. If we wanted to extract only the legitimate non-NA digits from Jenny’s number, we can do it as follows:
$>$ messy.vector[1is.na (messy.vector)]
This is a very critical trait of $\mathrm{R}$, so let’s take our time understanding it; this idiom will come up again and again throughout this book.

The logical vector that yields TRUE when an NA value occurs in messy .vector (from is . na ()) is then negated (the whole thing) by the negation operator !. The resultant vector is TRUE whenever the corresponding value in messy. vector is not NA.
When this logical vector is used to subset the original messy vector, it only extracts the non-NA values from it.

Similarly, we can show all the digits in Jenny’s phone number that are greater than five as follows:
$>$ our.vect [our.vect $>$ 5]
Thus far, we’ve only been displaying elements that have been extracted from a vector. However, just as we’ve been assigning and re-assigning variables, we can assign values to various indices of a vector, and change the vector as a result. For example, if Jenny tells us that we have the first digit of her phone number wrong (it’s really 9), we can reassign just that element without modifying the others.
$>$ our.vect
[1] $8 \begin{array}{llllllll} & 6 & 7 & 5 & 3 & 0 & 9\end{array}$
$>$ our.vect [1] $<-9$ $>$ our.vect
Sometimes, it may be required to replace all the NA values in a vector with the value o. To do that with our messy vector, we can execute the following command:
$>$ messy.vector [is.na (messy.vector)] $<-0$

messy.vector
[1] $8 \begin{array}{llllllllll} & 8 & 0 & 7 & 5 & 0 & 3 & 0 & 9\end{array}$

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R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Subsetting

想要从向量中提取一个或多个元素是很常见的。为此,我们使用一种称为索引或子集的技术。在向量之 后,我们将一个整数放在方括号 ( [] ) 中,称为下标运算符。这指示R返回该索引处的元素。索引(复数 表示索引,如果你想知道的话!)R从 1 开始,到向量的长度停止。
$>$ 我们的.vect[1] 四#得到第一个值
[1] 8
$>$ #函数 length() 返回向量的长度
$>$ 长度 (our.vect)
[1] 7
$>$ our.vect [length (our.vect)] # 获取向量的最后一个元素
[1] 9
注意,在前面的代码中,我们在下标运算符中使用了一个函数。在这些情况下,R计算下标运算符中的表 达式,并使用它返回的数字作为要提取的索引。
如果我们变得贪婪,并尝试在不存在的索引处提取元素,R将以 NA 响应,意思是不可用。在本文中,我 们不时看到这种特殊的价值。
$>$ our.vect [10]
[1] NA
最强大的想法之一 $\mathrm{R}$ 是您可以使用向量对其他向量进行子集化:
$>$ #提取第一、第三、第五和
$>$ #向量中的第七个元素
$>$ 我们的.vect $[c(1,3,5,7)]$
使用向量索引其他向量的能力现在可能看起来不多,但它的用处很快就会变得清晰。
另一种创建向量的方法是使用序列。
以上,1:10语句创建一个从 1 到 10 的向量。 $10: 1$ 会创建相同的 10 元素向量,但相反。seq () 函数更 通用,因为它允许使用步骤 (以及许多其他东西) 来制作序列。

统计代写|R语言代写R language代考|Advanced subsetting

我有没有提到我们可以使用向量来对其他向量进行子集化? 当我们使用相同长度的逻辑向量对向量进行子 集化时,只会提取对应于 TRUE 值的元素。布望,火花开始在你的脑海中熄灭。如果我们只想从Jenny 的 号码中提取合法的非 NA 数字,我们可以按如下方式进行:
$>$ messy.vector[1is.na (messy.vector)]
这是一个非常关键的特征R,所以让我们花点时间了解它;这个成语将在本书中一再出现。
当 NA 值出现在杂乱的 .vector 中时产生 TRUE 的逻辑向量 (from is .na ()) 然后被否定运算符! 否定 (整个事情)。每当相应的值混乱时,结果向量为 TRUE。向量不是 NA。 当此逻辑向量用于对原始混乱向量进行子集化时,它仅从中提取非 NA 值。
同样,我们可以显示 Jenny 的电话号码中所有大于五的数字,如下所示:
$>$ 我们的.vect [我们的.vect $>5$ ]
到目前为止,我们只显示了从向量中提取的元素。然而,就像我们一直在分配和重新分配变量一样,我们 可以将值分配给向量的各种索引,并因此改变向量。例如,如果 Jenny 告诉我们她的电话号码的第一位 数字有误(实际上是 9),我们可以只重新分配该元素而不修改其他元素。
$>$ 我们的.vect
$>$ 我们的.vect $[1]<-9>$ our.vect
有时,可能需要用值 0 替换向量中的所有 NA 值。要用我们凌乱的向量做到这一点,我们可以执行以下命 令:
$>$ messy.vector $[$ is.na (messy.vector) $]<-0$
凌乱的矢量
$\left[\begin{array}{lllllllll}{[1] 8} & 8 & 0 & 7 & 5 & 0 & 3 & 0 & 9\end{array}\right.$

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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SQL代写各种数据建模与可视化代写

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根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

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统计代写|R语言代写R language代考|Getting help in R

Before we go further, it would serve us well to have a brief section detailing how to get help in R. Most R tutorials leave this for one of the last sections-if it is even included at all! In my own personal experience, though, getting help is going to be one of the first things you will want to do as you add more bricks to your $\mathrm{R}$ knowledge castle. Learning R doesn’t have to be difficult; just take it slowly, ask questions, and get help early. Go you!
It is easy to get help with $\mathrm{R}$ right at the console. Running the help.start () function at the prompt will start a manual browser. From here, you can do anything from going over the basics of $\mathrm{R}$ to reading the nitty-gritty details on how $\mathrm{R}$ works internally.

You can get help on a particular function in $\mathrm{R}$ if you know its name, by supplying that name as an argument to the help function. For example, let’s say you want to know more about the gsub () function that I sprang on you before. Running the following code:
$$
\begin{aligned}
& >\text { help (“gsub”) } \
& >\text { # or simply } \
& >\text { ?gsub }
\end{aligned}
$$
will display a manual page documenting what the function is, how to use it, and examples of its usage.

This rapid accessibility to documentation means that I’m never hopelessly lost when I encounter a function which I haven’t seen before. The downside to this extraordinarily convenient help mechanism is that I rarely bother to remember the order of arguments, since looking them up is just seconds away.
Occasionally, you won’t quite remember the exact name of the function you’re looking for, but you’ll have an idea about what the name should be. For this, you can use the help.search () function.
For tougher, more semantic queries, nothing beats a good old fashioned web search engine. If you don’t get relevant results the first time, try adding the term programming or statistics in there for good measure.

统计代写|R语言代写R language代考|Vectors

Vectors are the most basic data structures in R, and they are ubiquitous indeed. In fact, even the single values that we’ve been working with thus far were actually vectors of length 1 . That’s why the interactive $\mathrm{R}$ console has been printing [1] along with all of our output.

Vectors are essentially an ordered collection of values of the same atomic data type. Vectors can be arbitrarily large (with some limitations), or they can be just one single value.
The canonical way of building vectors manually is by using the c() function (which stands for combine).

In the preceding example, we created a numeric vector of length 7 (namely, Jenny’s telephone number).
Note that if we tried to put character data types into this vector as follows:
$>$ another.vect $<-c(” 8 n, 6,7, “-n, 3, ” 0 “, 9)$ $>$ another.vect
[1] “8” 6 ” “7” $-“$ ” 3 ” “0” “9”
$\mathrm{R}$ would convert all the items in the vector (called elements) into character data types to satisfy the condition that all elements of a vector must be of the same type. A similar thing happens when you try to use logical values in a vector with numbers; the logical values would be converted into 1 and 0 (for TRUE and FALSE, respectively). These logicals will turn into TRUE and FALSE (note the quotation marks) when used in a vector that contains characters.

统计代写|R语言代写R language代考|STA518

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Getting help in R

在我们继续之前,有一个简短的部分详细说明如何在 R 中获得帮助对我们很有帮助。大多数 R 教程将它 留到最后部分之一- 如果它甚至包含在内! 不过,根据我个人的经验,获得帮助将是您在为自己的生活添 砖加瓦时首先要做的事情之一。R知识城堡。学习 R不一定很困难;慢慢来,提出问题,尽早获得帮助。 去你的!
很容易获得帮助R就在控制台。在提示符处运行 help.start() 函数将启动手动浏览器。从这里开始,您可 以做任何事情,从复习R阅读有关如何操作的详细信息 $R$ 在内部工作。
您可以在以下位置获得有关特定功能的帮助 $R$ 如果您知道它的名称,则将该名称作为参数提供给帮助函 数。例如,假设您想进一步了解我之前向您提出的 gsub () 函数。运行以下代码:
$$

\operatorname{help}(\text { “gsub”) }>\text { # or simply }>\text { ?gsub }
$$
将显示一个手册页,记录该功能是什么、如何使用它以及它的用法示例。
这种对文档的快速访问意味着当我遇到以前从末见过的功能时,我永远不会绝望地迷失方向。这种非常方 便的帮助机制的缺点是我很少费心去记住参数的顺序,因为查找它们只需几秒钟。
有时,您不太记得要查找的函数的确切名称,但您会对名称应该是什么有所了解。为此,您可以使用 help.search() 函数。
对于更严格、更语义化的查询,没有什么比一个好的老式网络搜索引擎更好的了。如果您第一次没有获得 相关结果,请尝试在其中添加术语编程或统计作为衡量标准。

统计代写|R语言代写R language代考|Vectors

向量是 R 中最基本的数据结构,它们确实无处不在。事实上,即使是迄今为止我们一直使用的单个值实 际上也是长度为 1 的向量。这就是为什么互动R控制台一直在打印 [1] 以及我们所有的输出。
向量本质上是相同原子数据类型的值的有序集合。向量可以任意大(有一些限制),也可以只是一个值。 手动构建向量的规范方法是使用 $c()$ 函数 (代表组合)。
在前面的示例中,我们创建了一个长度为 7 的数值向量(即Jenny 的电话号码)。
请注意,如果我们尝试将字符数据类型放入此向量中,如下所示:
$>$ 另一个.vect $<-c(” 8 n, 6,7, “-n, 3, ” 0$ “, 9$)>$ 另一个.vect
[1] “8” 6″ “7”-” ” 3 ” “0” “9”
$\mathrm{R}$ 会将向量中的所有项(称为元素)转换为字符数据类型,以满足向量的所有元素必须属于同一类型的条 件。当您尝试在带有数字的向量中使用逻辑值时,也会发生类似的事情;逻辑值将被转换为 1 和 0 (分别 代表 TRUE 和 FALSE) 。当在包含字符的向量中使用时,这些逻辑将变成 TRUE 和 FALSE (注意引号) 。

统计代写|R语言代写R language代考 请认准statistics-lab™

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

随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|R语言代写R language代考|SOW-BS086

如果你也在 怎样代写R语言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。

R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R语言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R语言代写方面经验极为丰富,各种代写R语言相关的作业也就用不着说。

我们提供的R语言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|R语言代写R language代考|SOW-BS086

统计代写|R语言代写R language代考|Reproducible data analysis

Reproducible data analysis is much more than a fashionable buzzword. Under any situation where accountability is important, from scientific research to decision making in commercial enterprises, industrial quality control and safety and environmental impact assessments, being able to reproduce a data analysis reaching the same conclusions from the same data is crucial. Most approaches to reproducible data analysis are based on automating report generation and including, as part of the report, all the computer commands used to generate the results presented.

A fundamental requirement for reproducibility is a reliable record of what commands have been run on which data. Such a record is especially difficult to keep when issuing commands through menus and dialogue boxes in a graphical user interface or interactively at a console. Even working interactively at the R console using copy and paste to include commands and results in a report is error prone, and laborious.

A further requirement is to be able to match the output of the R commands to the input. If the script saves the output to separate files, then the user will need to take care that the script saved or shared as a record of the data analysis was the one actually used for obtaining the reported results and conclusions. This is another error-prone stage in the reporting of data analysis. To solve this problem an approach was developed, inspired in what is called literate programming (Knuth 1984). The idea is that running the script will produce a document that includes the listing of the $\mathrm{R}$ code used, the results of running this code and any explanatory text needed to understand and interpret the analysis.

Although a system capable of producing such reports with R, called ‘Sweave’ (Leisch 2002), has been available for a couple decades, it was rather limited and not supported by an IDE, making its use rather tedious. A more recently developed system called ‘knitr’ (Xie 2013) together with its integration into RStudio has made the use of this type of reports very easy. The most recent development is what has been called R notebooks produced within RStudio. This new feature, can produce the readable report of running the script as an HTML file, displaying the code used interspersed with the results within the viewable file as in earlier approaches. However, this newer approach goes even further: the actual source script used to generate the report is embedded in the HTML file of the report and can be extracted and run very easily and consequently re-used. This means that anyone who gets access to the output of the analysis in human readable form also gets access to the code used to generate the report, in computer executable format.

统计代写|R语言代写R language代考|Finding additional information

When searching for answers, asking for advice or reading books, you will be confronted with different ways of approaching the same tasks. Do not allow this to overwhelm you; in most cases it will not matter as many computations can be done in R, as in any language, in several different ways, still obtaining the same result. The different approaches may differ mainly in two aspects: 1) how readable to humans are the instructions given to the computer as part of a script or program, and 2) how fast the code runs. Unless computation time is an important bottleneck in your work, just concentrate on writing code that is easy to understand to you and to others, and consequently easy to check and reuse. Of course, do always check any code you write for mistakes, preferably using actual numerical test cases for any complex calculation or even relatively simple scripts. Testing and validation are extremely important steps in data analysis, so get into this habit while reading this book. Testing how every function works, as I will challenge you to do in this book, is at the core of any robust data analysis or computing programming.

To access help pages through the command prompt we use function help( () or a question mark. Every object exported by an $\mathrm{R}$ package (functions, methods, classes, data) is documented. Sometimes a single help page documents several R objects. Usually at the end of the help pages, some examples are given, which tend to help very much in learning how to use the functions described. For example, one can search for a help page at the $\mathrm{R}$ console.

统计代写|R语言代写R language代考|SOW-BS086

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Reproducible data analysis

可重现的数据分析不仅仅是一个时髦的流行语。在问责制很重要的任何情况下,从科学研究到商业企业的决策、工业质量控制以及安全和环境影响评估,能够重现从相同数据得出相同结论的数据分析是至关重要的。大多数可重复数据分析的方法都基于自动生成报告,并且作为报告的一部分,包括用于生成所显示结果的所有计算机命令。

再现性的一个基本要求是对哪些数据运行了哪些命令的可靠记录。当通过图形用户界面中的菜单和对话框或在控制台交互地发出命令时,这样的记录尤其难以保存。即使在 R 控制台上使用复制和粘贴以将命令和结果包含在报告中进行交互式工作,也容易出错且费力。

进一步的要求是能够将 R 命令的输出与输入相匹配。如果脚本将输出保存到单独的文件中,则用户需要注意作为数据分析记录保存或共享的脚本是实际用于获取报告结果和结论的脚本。这是数据分析报告中另一个容易出错的阶段。为了解决这个问题,开发了一种方法,其灵感来自所谓的文学编程 (Knuth 1984)。这个想法是运行脚本将生成一个文档,其中包含R使用的代码、运行此代码的结果以及理解和解释分析所需的任何解释性文本。

尽管能够使用 R 生成此类报告的系统称为“Sweave”(Leisch 2002),已经存在了几十年,但它相当有限且不受 IDE 支持,因此使用起来相当乏味。最近开发的名为“knitr”(Xie 2013)的系统及其与 RStudio 的集成使得此类报告的使用变得非常容易。最近的开发是在 RStudio 中生成的所谓的 R 笔记本。这个新功能可以生成将脚本作为 HTML 文件运行的可读报告,与早期方法一样,在可查看文件中显示使用的代码和结果。然而,这种较新的方法更进一步:用于生成报告的实际源脚本嵌入在报告的 HTML 文件中,可以很容易地提取和运行,从而重新使用。这意味着任何能够访问人类可读形式的分析输出的人也可以访问用于生成报告的计算机可执行格式的代码。

统计代写|R语言代写R language代考|Finding additional information

在寻找答案、寻求建议或阅读书籍时,您将面临处理相同任务的不同方法。不要让这压倒你;在大多数情况下,这并不重要,因为可以在 R 中完成许多计算,就像在任何语言中一样,以几种不同的方式,仍然可以获得相同的结果。不同的方法可能主要在两个方面有所不同:1) 作为脚本或程序的一部分提供给计算机的指令对人类的可读性如何,以及 2) 代码运行的速度有多快。除非计算时间是您工作中的重要瓶颈,否则只需专注于编写易于您和他人理解的代码,从而易于检查和重用。当然,请务必检查您编写的任何代码是否有错误,最好使用实际的数值测试用例进行任何复杂的计算,甚至是相对简单的脚本。测试和验证是数据分析中极其重要的步骤,所以在阅读本书时养成这个习惯。正如我将在本书中挑战你所做的那样,测试每个函数的工作原理是任何稳健的数据分析或计算编程的核心。

要通过命令提示符访问帮助页面,我们使用函数 help( () 或问号。每个对象由一个R包(函数、方法、类、数据)被记录在案。有时,单个帮助页面会记录多个 R 对象。通常在帮助页面的末尾,会给出一些示例,这对学习如何使用所描述的功能很有帮助。例如,可以在以下位置搜索帮助页面R安慰。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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EXCEL代写深度学习代写
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统计代写|R语言代写R language代考|NTRES6100

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R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|R语言代写R language代考|Using R interactively

A physical terminal (keyboard plus text-only screen) decades ago was how users communicated with computers, and was frequently called a console. Nowadays, a text-only interface to a computer, in most cases a window or a pane within a graphical user interface, is still called a console. In our case, the R console (Figure 1.1). This is the native user interface of $R$.

Typing commands at the $\mathrm{R}$ console is useful when one is playing around, rather aimlessly exploring things, or trying to understand how an R function or operator we are not familiar with works. Once we want to keep track of what we are doing, there are better ways of using $\mathrm{R}$, which allow us to keep a record of how an analysis has been carried out. The different ways of using R are not exclusive of each other, so most users will use the $\mathrm{R}$ console to test individual commands and plot data during the first stages of exploration. As soon as we decide how we want to plot or analyze the data, it is best to start using scripts. This is not enforced in any way by $\mathrm{R}$, but scripts are what really brings to light the most important advantages of using a programming language for data analysis. In Figure $1.1$ we can see how the $\mathrm{R}$ console looks. The text in red has been typed in by the user, except for the prompt $>$, and the text in blue is what $\mathrm{R}$ has displayed in response. It is essentially a dialogue between user and $\mathrm{R}$. The console can look different when displayed within an IDE like RStudio, but the only difference is in the appearance of the text rather than in the text itself (cf. Figures $1.1$ and 1.2).

The two previous figures showed the result of entering a single command. Figure $1.3$ shows how the console looks after the user has entered several commands, each as a separate line of text.

The examples in this book require only the console window for user input. Menu-driven programs are not necessarily bad, they are just unsuitable when there is a need to set very many options and choose from many different actions. They are also difficult to maintain when extensibility is desired, and when independently developed modules of very different characteristics need to be integrated. Textual languages also have the advantage, to be addressed in later chapters, that command sequences can be stored in human- and computer-readable text files. Such files constitute a record of all the steps used, and in most cases, makes it trivial to reproduce the same steps at a later time. Scripts are a very simple and handy way of communicating to other users how to do a given data analysis.

统计代写|R语言代写R language代考|Using R in a “batch job”

To run a script we need first to prepare a script in a text editor. Figure $1.4$ shows the console immediately after running the script file shown in the text editor. As before, red text, the command source(“my-script.R”), was typed by the user, and the blue text in the console is what was displayed by $\mathrm{R}$ as a result of this action. The title bar of the console, shows “R-console,” while the title bar of the editor shows the path to the script file that is open and ready to be edited followed by “R-editor.”

A true “batch job” is not run at the R console but at the operating system command prompt, or shell. The shell is the console of the operating system-Linux, Unix, OS X, or MS-Windows. Figure $1.5$ shows how running a script at the Windows command prompt looks. A script can be run at the operating system prompt to do time-consuming calculations with the output saved to a file. One may use this approach on a server, say, to leave a large data analysis job running overnight or even for several days.

Integrated Development Environments (IDEs) are used when developing computer programs. IDEs provide a centralized user interface from within which the different tools used to create and test a computer program can be accessed and used in coordination. Most IDEs include a dedicated editor capable of syntax highlighting, and even report some mistakes, related to the programming language in use. One could describe such an editor as the equivalent of a word processor with spelling and grammar checking, that can alert about spelling and syntax errors for a computer language like $R$ instead of for a natural language like English. In the case of RStudio, the main, but not only language supported is $\mathrm{R}$. The main window of IDEs usually displays more than one pane simultaneously. From within the RStudio IDF, one has access to the R console, a text editor, a file-system hrowser, a pane for graphical output, and access to several additional tools such as for installing and updating extension packages. Although RStudio supports very well the development of large scripts and packages, it is currently, in my opinion, also the hest possihle way of using $\mathrm{R}$ at the console as it has the $\mathrm{R}$ help system very well integrated both in the editor and $\mathrm{R}$ console. Figure $1.6$ shows the main window displayed by RStudio after running the same script as shown above at the $\mathrm{R}$ console (Figure 1.4) and at the operating system command prompt (Figure 1.5). We can see by comparing these three figures how RStudio is really a layer between the user and an unmodified R executable. The script was sourced by pressing the “Source” button at the top of the editor pane. RStudio, in response to this, generated the code needed to source the file and “entered” it at the console, the same console, where we would type any $\mathrm{R}$ commands.

统计代写|R语言代写R language代考|NTRES6100

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Using R interactively

几十年前,物理终端(键盘加纯文本屏幕)是用户与计算机通信的方式,通常被称为控制台。如今,计算机的纯文本界面(在大多数情况下是图形用户界面中的窗口或窗格)仍称为控制台。在我们的例子中,R 控制台(图 1.1)。这是本机用户界面R.

在R当一个人在玩耍、漫无目的地探索事物,或者试图理解我们不熟悉的 R 函数或运算符如何工作时,控制台很有用。一旦我们想跟踪我们在做什么,就有更好的方法使用R,这使我们能够记录分析是如何进行的。使用 R 的不同方式并不相互排斥,因此大多数用户会使用R在探索的第一阶段测试单个命令和绘制数据的控制台。一旦我们决定要如何绘制或分析数据,最好开始使用脚本。这不是以任何方式强制执行的R,但脚本才是真正揭示使用编程语言进行数据分析的最重要优势的东西。在图中1.1我们可以看到R控制台看起来。红色文字为用户输入,提示除外>, 蓝色文字是什么R已显示响应。它本质上是用户和用户之间的对话R. 在像 RStudio 这样的 IDE 中显示时,控制台看起来可能有所不同,但唯一的区别在于文本的外观而不是文本本身(参见图1.1和 1.2)。

前两个图显示了输入单个命令的结果。数字1.3显示用户输入多个命令后控制台的外观,每个命令作为单独的文本行。

本书中的示例只需要用于用户输入的控制台窗口。菜单驱动的程序不一定不好,它们只是不适合需要设置很多选项并从许多不同的操作中进行选择的情况。当需要可扩展性时,以及当需要集成具有非常不同特性的独立开发模块时,它们也难以维护。文本语言还有一个优势,将在后面的章节中介绍,即命令序列可以存储在人类和计算机可读的文本文件中。这些文件构成了所有使用步骤的记录,并且在大多数情况下,使得以后重现相同的步骤变得微不足道。脚本是与其他用户交流如何进行给定数据分析的一种非常简单方便的方式。

统计代写|R语言代写R language代考|Using R in a “batch job”

要运行脚本,我们首先需要在文本编辑器中准备脚本。数字1.4运行文本编辑器中显示的脚本文件后立即显示控制台。和以前一样,红色文本,命令源(“my-script.R”),由用户输入,控制台中的蓝色文本是显示的内容R作为此操作的结果。控制台的标题栏显示“R-console”,而编辑器的标题栏显示打开并准备好编辑的脚本文件的路径,后跟“R-editor”。

真正的“批处理作业”不是在 R 控制台上运行,而是在操作系统命令提示符或 shell 上运行。shell 是操作系统(Linux、Unix、OS X 或 MS-Windows)的控制台。数字1.5展示了在 Windows 命令提示符下运行脚本的样子。可以在操作系统提示符下运行脚本来执行耗时的计算,并将输出保存到文件中。人们可以在服务器上使用这种方法,例如,让大型数据分析作业在一夜之间甚至几天内运行。

开发计算机程序时使用集成开发环境 (IDE)。IDE 提供了一个集中的用户界面,从中可以访问和协调使用用于创建和测试计算机程序的不同工具。大多数 IDE 都包含一个专用的编辑器,能够突出显示语法,甚至可以报告一些与所使用的编程语言相关的错误。人们可以将这样的编辑器描述为相当于具有拼写和语法检查功能的文字处理器,它可以警告计算机语言的拼写和语法错误,例如R而不是像英语这样的自然语言。在 RStudio 的情况下,主要但不仅仅是支持的语言是R. IDE 的主窗口通常同时显示多个窗格。在 RStudio IDF 中,可以访问 R 控制台、文本编辑器、文件系统浏览器、图形输出面板,还可以访问多个附加工具,例如用于安装和更新扩展包的工具。尽管 RStudio 非常支持大型脚本和包的开发,但在我看来,它也是目前最可能的使用方式R在控制台,因为它有R帮助系统很好地集成在编辑器和R安慰。数字1.6显示在运行与上面所示相同的脚本后 RStudio 显示的主窗口R控制台(图 1.4)和操作系统命令提示符(图 1.5)。通过比较这三个图,我们可以看出 RStudio 如何真正成为用户和未修改的 R 可执行文件之间的一个层。通过按编辑器窗格顶部的“来源”按钮获取脚本。RStudio 作为对此的回应,生成了源文件所需的代码,并在控制台“输入”它,同一个控制台,我们可以在其中键入任何内容R命令。

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

随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|R语言代写R language代考|STA518

如果你也在 怎样代写R语言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。

R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R语言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R语言代写方面经验极为丰富,各种代写R语言相关的作业也就用不着说。

我们提供的R语言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
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统计代写|R语言代写R language代考|R as a language

$\mathrm{R}$ is a computer language designed for data analysis and data visualization, however, in contrast to some other scripting languages, it is, from the point of view of computer programming, a complete language-it is not missing any important feature. In other words, no fundamental operations or data types are lacking (Chambers 2016). I attribute much of its success to the fact that its design achieves a very good balance between simplicity, clarity and generality. R excels at generality thanks to its extensibility at the cost of only a moderate loss of simplicity, while clarity is ensured by enforced documentation of extensions and support for both object-oriented and functional approaches to programming. The same three principles can be also easily respected by user code written in $\mathrm{R}$.

As mentioned above, R started as a free and open-source implementation of the S language (Becker and Chambers 1984; Becker et al. 1988). We will describe the features of the $\mathrm{R}$ language in later chapters. Here I mention, for those with programming experience, that it does have some features that make it different from other frequently used programming languages. For example, R does not have the strict type checks of Pascal or $\mathrm{C}++$. It has operators that can take vectors and matrices as operands allowing more concise program statements for such operations than other languages. Writing programs, specially reliable and fast code, requires familiarity with some of these idiosyncracies of the $\mathrm{R}$ language. For those using $\mathrm{R}$ interactively, or writing short scripts, these idiosyncratic features make life a lot easier by saving typing.

统计代写|R语言代写R language代考|R as a computer program

The R program itself is open-source, and the source code is available for anybody to inspect, modify and use. A small fraction of users will directly contribute improvements to the R program itself, but it is possible, and those contributions are important in making R reliable. The executable, the R program we actually use, can be built for different operating systems and computer hardware. The members of the R developing team make an important effort to keep the results obtained from calculations done on all the different builds and computer architectures as consistent as possible. The aim is to ensure that computations return consistent results not only across updates to $R$ but also across different operating systems like Linux, Unix (including OS X), and MS-Windows, and computer hardware.
The $\mathrm{R}$ program does not have a graphical user interface (GUI), or menus from which to start different types of analyses. Instead, the user types the commands at the R console (Figure 1.1). The same textual commands can also be saved into a text file, line by line, and such a file, called a “script” can substitute repeated typing of the same sequence of commands. When we work at the console typing in commands one by one, we say that we use $\mathrm{R}$ interactively. When we run script, we may say that we run a “batch job.”

The two approaches described above are part of the R program by itself. However, it is common to use a second program as a front-end or middleman between the user and the R program. Such a program allows more flexibility and has multiple features that make entering commands or writing scripts easier. Computations are still done by exactly the same R program. The simplest option is to use a text editor like Emacs to edit the scripts and then run the scripts in R from within the editor. With some editors like Emacs, rather good integration is possible. However, nowadays there are also Integrated Development Environments (IDEs) available for R. An IDE both gives access to the R console in one window and provides a text editor for writing scripts in another window. Of the available IDEs for R, RStudio is currently the most popular by a wide margin.

统计代写|R语言代写R language代考|STA518

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|R as a language

R是一种专为数据分析和数据可视化而设计的计算机语言,然而,与其他一些脚本语言相比,从计算机编程的角度来看,它是一种完整的语言——它不缺少任何重要的特性。换句话说,不缺少基本操作或数据类型(Chambers 2016)。我将它的成功很大程度上归功于它的设计在简单性、清晰性和通用性之间取得了很好的平衡。R 在通用性方面表现出色,这要归功于它的可扩展性,其代价是仅在一定程度上降低了简单性,同时通过强制扩展文档和对面向对象和函数式编程方法的支持来确保清晰度。编写的用户代码也可以轻松遵守相同的三个原则R.

如上所述,R 最初是 S 语言的免费开源实现(Becker 和 Chambers 1984;Becker 等人 1988)。我们将描述的特点R后面章节的语言。在这里我提一下,对于那些有编程经验的人来说,它确实有一些特性使它不同于其他常用的编程语言。例如,R 没有 Pascal 或C++. 它具有可以将向量和矩阵作为操作数的运算符,允许比其他语言更简洁的程序语句来进行此类操作。编写程序,特别是可靠和快速的代码,需要熟悉一些这些特性R语。对于那些使用R交互式地,或编写简短的脚本,这些特殊的功能通过节省打字让生活变得更轻松。

统计代写|R语言代写R language代考|R as a computer program

R程序本身是开源的,任何人都可以查看、修改和使用源代码。一小部分用户将直接为 R 程序本身做出改进,但这是可能的,并且这些贡献对于使 R 可靠非常重要。可执行文件,即我们实际使用的 R 程序,可以针对不同的操作系统和计算机硬件构建。R 开发团队的成员做出了重要的努力,以使在所有不同构建和计算机体系结构上进行的计算所获得的结果尽可能保持一致。目的是确保计算不仅在更新之间返回一致的结果R但也跨越不同的操作系统,如 Linux、Unix(包括 OS X)和 MS-Windows,以及计算机硬件。
这R程序没有图形用户界面 (GUI),也没有启动不同类型分析的菜单。相反,用户在 R 控制台键入命令(图 1.1)。同样的文本命令也可以逐行保存到一个文本文件中,这样一个称为“脚本”的文件可以代替重复键入相同的命令序列。当我们在控制台上一个接一个地输入命令时,我们说我们使用R交互地。当我们运行脚本时,我们可能会说我们运行了一个“批处理作业”。

上述两种方法本身就是 R 程序的一部分。但是,通常使用第二个程序作为用户和 R 程序之间的前端或中间人。这样的程序允许更大的灵活性,并具有使输入命令或编写脚本更容易的多种功能。计算仍然由完全相同的 R 程序完成。最简单的选择是使用像 Emacs 这样的文本编辑器来编辑脚本,然后从编辑器中运行 R 中的脚本。对于一些像 Emacs 这样的编辑器,相当好的集成是可能的。然而,如今也有可用于 R 的集成开发环境 (IDE)。IDE 既可以在一个窗口中访问 R 控制台,又可以提供文本编辑器以在另一个窗口中编写脚本。在适用于 R 的可用 IDE 中,RStudio 目前是最受欢迎的,遥遥领先。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT7124

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富,各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT7124

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|The Predictive Rank Distribution

Ranks lie at the heart of JPS, and indeed all of RSS. Focusing on a single set, we can describe the ranks of the $H$ units in terms of a matrix $P$. Each row of the matrix corresponds to a unit in the set, each column to the rank of the unit in the set. A perfectly ranked sample corresponds to a permutation matrix where the row for unit $h$, if having rank $j$, is the $H$-vector with a 1 in position $j$ and 0 in all other positions. We use the notation $p_h$ to represent row $h$ of the matrix $P$.

JPS and RSS rely on the rank matrix $P$ but do not rely on an assumption of perfect ranking. Whether the ranks come from subjective judgement or from measured covariates, they yield a permutation matrix $P$, provided there are no ties in the ranking. In the event that there are ties, perhaps due to a pair of rankers (or measured covariates) providing different ranking matrices, $P_1$ and $P_2$, MacEachern et al. (2004) suggested use of the average $\bar{P}=0.5 P_1+0.5 P_2$. This is appropriate when there is no reason to prefer one ranking over the other. Replacement of the permutation matrix $P$ with the average necessitates replacement of the estimator (3) with one that allows non-indicator vectors $p_h$. Relying on the extensive body of work on ratio estimation in survey sampling, MacEachern et al. (2004) suggested the estimator in (4). This estimator effectively prorates the response across the strata to which it may belong.

The replacement of an $H \times H$ permutation matrix $P$ with a convex combination over permutation matrices has been used productively in RSS by a number of authors, primarily when concerned with creating models for imperfect rankings (e.g. Bohn and Wolfe, 1994; Frey, 2007, while Dell and Clutter, 1972 and Fligner and MacEachern, 2006 developed models for imperfect ranking of differing form). The permutation matrices represent the extreme points of the set of doubly stochastic matrices-matrices with non-negative entries whose row sums and column sums total one. As a consequence, all other doubly stochastic matrices may be represented as an average of permutation matrices.

The use of measured covariates for JPS allows one to build a model for the response $Y$ as a function of the measured covariates, $\mathbf{X}$. The model may be constructed from the data at hand, or it may have been developed in previous studies. With more than one covariate, a regression model for $Y$ on $\mathbf{X}$ effectively transforms the vector of covariates into a single covariate while capturing much of the information connecting covariate to response. If the units in a set are ranked on the fitted value from the model when the covariate distribution is continuous, there will be no ties among the covariate values, ranking will be unambiguous, and the ranking matrix $P$ will be a permutation matrix. Chen et al. (2005) took this approach to form a logistic regression model for a binary response.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Simulation Study

This section presents the results of simulation studies comparing the performance of the various estimators of the mean based on a JPS sample. The findings for existing estimators are in line with the results in Wang et al. (2006). They also highlight the value that the predictive rank probabilities bring to estimation, particularly for the new estimator in (15).

The first study investigates the performance of eight estimators when the model that generates the data is fully known and is exactly right. This allows us to look at the potential performance of the estimators, exclusive of uncertainty about the model. Large sample sizes let us compare the asymptotic performance of the estimators.

The eight estimators are JPS1 from (3), a plug-in estimator based on the rank of $E\left[Y \mid X_1, X_2\right]$ (LS), OLS and WLS from Wang et al. (2006), TRs from (4), JPS2 and JPS3 from (14) and (15) and REG from (10). JPS2 and JPS3 make use of the predictive rank distribution. The estimator TRs has the same form as JPS2 but, as in MacEachern et al. (2004), uses the two ranks from the concomitants instead of the model-based predictive rank distribution. The REG estimator makes direct use of the covariates.

The model is the following. There are $n$ sets, each consisting of $H$ units. There are two covariates and a single response of interest. The covariates are measured on all $n H$ units, while the response is measured for a single unit in each set. The vector $\left(X_1, X_2, Y\right)$ follows a multivariate normal distribution with standard normal marginal distributions and covariances (correlations) specified in Tables 1,2 , and 3. The varied correlations range from a strong relationship between the concomitants and $Y$ to a relatively weak relationship between them. Sample sizes $n=20,50$ and 100 are investigated for set size $H=2$. For larger set sizes, results are presented only $n=50$ and 100 . For these set sizes, some of the estimators did not exist for some replicates. For the simulation, 10,000 replicates were used.

The tables present the relative accuracy of the various estimators to the sample mean based on a SRS. The entries are the ratio of MSEs for the SRS relative to the estimator in question. A number greater than 1 indicates smaller MSE for the estimator than for SRS.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT7124

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|The Predictive Rank Distribution

排名是 JPS 的核心,实际上也是所有 RSS 的核心。关注单个集合,我们可以描述H矩阵单位P. 矩阵的每一行对应集合中的一个单元,每一列对应集合中单元的等级。一个完美排序的样本对应于一个置换矩阵,其中单位行H, 如果有等级j, 是个H-位置为 1 的向量j和 0 在所有其他位置。我们使用符号pH代表行H矩阵的P.

JPS和RSS依赖秩矩阵P但不要依赖完美排名的假设。无论等级来自主观判断还是来自测量的协变量,它们都会产生一个置换矩阵P,前提是排名没有关系。如果存在关系,可能是由于一对排序器(或测量的协变量)提供不同的排序矩阵,P1和P2, MacEachern 等人。(2004) 建议使用平均值P¯=0.5P1+0.5P2. 当没有理由偏爱一个排名而不是另一个排名时,这是合适的。置换矩阵的替换P平均需要用一个允许非指标向量的估计器替换估计器 (3)pH. MacEachern 等人依靠调查抽样中比率估计的广泛工作。(2004) 建议使用 (4) 中的估计量。该估算器有效地按比例分配了它可能所属的各个层的响应。

更换一个H×H置换矩阵P许多作者在 RSS 中有效地使用了置换矩阵上的凸组合,主要是在创建不完美排名模型时(例如 Bohn 和 Wolfe,1994 年;Frey,2007 年,而 Dell 和 Clutter,1972 年以及 Fligner 和 MacEachern , 2006 开发了不同形式的不完全排序模型)。置换矩阵表示双随机矩阵集的极值点-具有非负项的矩阵,其行总和和列总和为 1。因此,所有其他双随机矩阵都可以表示为置换矩阵的平均值。

使用 JPS 的测量协变量可以为响应建立模型是作为测量协变量的函数,X. 该模型可能是根据手头的数据构建的,也可能是在以前的研究中开发的。具有多个协变量,回归模型是上X有效地将协变量向量转换为单个协变量,同时捕获将协变量与响应联系起来的大部分信息。如果在协变量分布是连续的情况下,集合中的单元根据模型的拟合值排名,则协变量值之间将没有联系,排名将是明确的,并且排名矩阵P将是一个置换矩阵。陈等。(2005) 采用这种方法形成二元响应的逻辑回归模型。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Simulation Study

本节介绍模拟研究的结果,比较基于 JPS 样本的各种均值估计器的性能。现有估计量的结果与 Wang 等人的结果一致。(2006)。他们还强调了预测等级概率给估计带来的价值,特别是对于 (15) 中的新估计器。

第一项研究调查了当生成数据的模型完全已知且完全正确时八个估计器的性能。这使我们能够查看估计器的潜在性能,排除模型的不确定性。大样本量让我们比较估计器的渐近性能。

八个估计器是 (3) 中的 JPS1,一个基于等级的插件估计器和[是∣X1,X2](LS)、OLS 和 WLS 来自 Wang 等人。(2006),来自 (4) 的 TR,来自 (14) 和 (15) 的 JPS2 和 JPS3 以及来自 (10) 的 REG。JPS2 和 JPS3 使用预测等级分布。估计器 TRs 具有与 JPS2 相同的形式,但与 MacEachern 等人中的一样。(2004),使用来自伴随物的两个等级而不是基于模型的预测等级分布。REG 估计器直接使用协变量。

模型如下。有n集合,每个由H单位。有两个协变量和一个感兴趣的响应。协变量测量所有nH单位,而响应是针对每组中的单个单位测量的。载体(X1,X2,是)遵循表 1,2 和 3 中指定的具有标准正态边际分布和协方差(相关性)的多元正态分布。不同的相关性范围从伴随物和是使他们之间的关系相对较弱。样本量n=20,50并调查了 100 个集合大小H=2. 对于较大的集合大小,仅显示结果n=50和 100 。对于这些集合大小,某些重复的一些估计量不存在。对于模拟,使用了 10,000 次重复。

这些表显示了各种估计量相对于基于 SRS 的样本均值的相对准确性。这些条目是 SRS 的 MSE 与相关估计量的比率。大于 1 的数字表示估计器的 MSE 小于 SRS。

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

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多元统计分析代考


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

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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

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

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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Consistency of JPS Estimators

The literature on RSS and JPS demonstrates the consistency of the estimators $\bar{Y}{r s s}$ and $\hat{\mu}{j p s 1}$ in (2) and (3), respectively, under minimal conditions. These traditional estimators borrow heavily from the design-based perspective of survey sampling, where (approximate) unbiasedness is prized. Small variance is the secondary consideration. Modern work with surveys adjusts the balance, relying more heavily on models, especially where missing data is a concern (Lohr, 2010). With this perspective, a bit more bias is allowed, provided it is accompanied by a substantial reduction in variance. Simulations are used to evaluate the estimators’ performance when the model does not hold. Wang et al. (2006) pursued this path.

We work in the infinite population setting where we collect IID sets, observing a single member of each set. As such, we envision that the data come from some distribution which we refer to as the “true model”. In addition, there is a model used to construct the estimator. We assume that $\mu$ exists under both models. Consistency concerns arise when the true model and that used for analysis differ.

To set the framework for our consideration of robustness, we split the models into two parts. The first is the conditional distribution of $Y \mid \mathbf{R}$. The second is the distribution of $\mathbf{R}$ for the unit that is to be fully measured. The true and analysis models may differ in one or both of these aspects. A given estimator may be robust to differences in one portion of the model but not to differences in the other portion of the model. We consider each of the estimators in turn, presenting a heuristic argument for or against consistency. Our statements are to be taken loosely; simulations appearing in a later section support our claims. Formal statements and proofs of these results await another venue.

We briefly note that the estimators $\hat{\mu}{j p s 1}$ and $\hat{\mu}{j p s 2}$ are consistent for $\mu$. These estimators do not rely on a model, and so we need not consider the gap between the true and analysis models. Consistency was established in MacEachern et al. (2004).
The estimators based on parametric models, $\hat{\mu}{o L S}$ and $\hat{\mu}{w L S}$, may or may not be consistent. We begin with $\hat{\mu}{o L S}$. For a given stratum $\mathbf{r}$, an offset observation, $Y-$ $\delta{[\mathbf{r}]}=Y-\mu_{[\mathbf{r}]}+\mu$, has mean $\mu$-provided the true and analysis models agree for the distribution of $Y \mid(\mathbf{R}=\mathbf{r})$ so that $\mu_{[\mathbf{r}]}$ has the same value under the two models and the offset has been correctly specified (or will be estimated consistently). Averaging across the strata, we see that the estimator targets the quantity $\mu-\sum_{\mathbf{r}} \pi_{\mathbf{r}} \delta[\mathbf{r}]$. The estimator will be consistent for $\mu$ if (7) holds so that the average offset is zero. It is clear that this will be the case when the distribution on $\mathbf{R}$ and the conditional mean of $Y \mid(\mathbf{R}=\mathbf{r})$ are correctly specified for each of the $H^2$ strata. The first ensures accuracy of the $\pi_{\mathbf{r}}$, while the second ensures accuracy of the $\delta_{[\mathbf{r}]}$. Together, these imply (7). While these conditions stop short of full agreement between the true and analysis models, they are nearly there.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Covariates or Ranks?

The use of the vector of measured covariates, $\mathbf{X}_i$, to induce the ranks opens up many possibilities. One might ask whether ranking on $X_1$ and $X_2$ is optimal, or whether there is a mapping to another set of variates that leads to a better estimator. One possibility stands out, especially when relying on a multivariate normal model for $(Y, \mathbf{X})$. The vector $\mathbf{X}$ can be mapped to the regression of $Y$ on $\mathbf{X}$ and its orthogonal complement. Under the multivariate normal model, this corresponds to an affine transformation of the covariates, $\mathbf{X}$, to a new set of covariates, say $\mathbf{W}=A \mathbf{X}$. The first coordinate of $\mathbf{W}$ is $E[Y \mid \mathbf{X}]$. The second coordinate is independent of both the first coordinate and the response and can be dropped.

In practice, we do not expect to know the relationship between covariates and response. With this in mind, we might estimate the relationship by fitting a model for $Y \mid \mathbf{X}$ to our $n$ fully observed cases. Having done so, the fitted values become the first coordinate of $\mathbf{W}$. Often, the fitted values are estimates of $E[Y \mid \mathbf{W}]=$ $E[Y \mid \mathbf{X}]$. From here, a natural estimate of $\mu$ can be obtained by averaging the fitted values (estimated means) for all $n H$ observations. Following this path, the ranks have disappeared, and we are no longer in the setting of RSS or JPS.

The “covariate” approach leads to a natural estimator in the regression setting. The model for $Y \mid \mathbf{X}$ is a constant variance linear regression model. The chain of algebra below yields the estimator when the covariance matrix for $\mathbf{X}$ and $Y$ is known.

Define $\bar{Y}{s r s}$ and $\overline{\mathbf{X}}{s r s}$ to be the mean of the response and the covariates for the $n$ fully measured units, respectively. Take $\overline{\mathbf{X}}$ (a vector) to be the mean of the covariates for all $n H$ units. For the covariance matrix, with $Y$ in position 1 followed by the vector $\mathbf{X}$ in the trailing positions, the matrix can be written in partitioned form. This leads to $\Sigma_{12}$ and $\Sigma_{22}$ for the covariance of $Y$ and the vector $\mathbf{X}$ and the variance matrix for the vector $\mathbf{X}$, respectively. Then
$$
\begin{aligned}
\hat{\mu}{r e g} & =\frac{1}{n H} \sum{i=1}^n \sum_{h=1}^H \hat{E}\left[Y_{i h} \mid \mathbf{X}{i h}\right] \ & =\frac{1}{n H} \sum{i=1}^n \sum_{h=1}^H \hat{\mu}Y+\Sigma{12} \Sigma_{22}^{-1}\left(\mathbf{X}{i h}-\hat{\mu}_X\right) \ & =\frac{1}{n H} \sum{i=1}^n \sum_{h=1}^H \bar{Y}{s r s}+\Sigma{12} \Sigma_{22}^{-1}\left(\mathbf{X}{i h}-\overline{\mathbf{X}}{s r s}\right) \
& =\bar{Y}{s r s}+\Sigma{12} \Sigma_{22}^{-1}\left(\overline{\mathbf{X}}-\overline{\mathbf{X}}_{s r s}\right) .
\end{aligned}
$$
This estimator is constructed by replacing the unknown parameters with estimates from the $n$ fully measured units. In the event that the covariance matrix was not known, it would be replaced by the estimated covariance from the fully measured units. If the covariance matrix is unknown, estimates can be plugged in for the unknown quantities.

Why would one choose to pass from the covariate $\mathbf{X}$ to the coarser summary of its rank? The advantage of working with the rank-based estimators is their ability to handle deficiencies in the assumed model for $(\mathbf{X}, Y)$. A well-chosen estimator either will be consistent or will be Fisher consistent for a value very near the truth. (Parenthetically, estimators based directly on ( $\mathbf{X}, Y)$ may also be consistent.) The rank-based estimators also seem to be better able to handle poorer quality covariates, including those whose distribution is not fully stable from one set to another. They also lead to methods with enhanced robustness for data sets with missing covariate values and imperfect models for the missing covariates given the observed covariates.

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抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Consistency of JPS Estimators

关于 RSS 和 JPS 的文献证明了估计量 $\$ \backslash b a r{Y}{r s s}$ 的一致性 $a n d \backslash h a t{\mid m u}{j p s ~ 1} \$$ 分别在 (2) 和 (3) 中, 在最小条件下。这些传统的估算器大量借鉴了调查抽样的基于设计的观点,其中 (近似) 无偏性受到重 视。小方差是次要考虑因素。现代调查工作调整了平衡,更多地依赖模型,尤其是在数据缺失是一个问题 时 (Lohr,2010 年)。从这个角度来看,允许有更多的偏差,前提是它伴随着方差的显着减少。当模型 不成立时,模拟用于评估估计器的性能。王等。(2006) 追求这条道路。
我们在收集 IID 集的无限人口设置中工作,观察每个集的单个成员。因此,我们设想数据来自我们称之为 “真实模型”的某种分布。此外,还有一个用于构造估计器的模型。我们假设 $\mu$ 存在于两种模型下。当真实模 型与用于分析的模型不同时,就会出现一致性问题。
为了设置考虑稳健性的框架,我们将模型分为两部分。首先是条件分布 $Y \mid \mathbf{R}$. 第二个是分布 $\mathbf{R}$ 对于要完 全测量的单位。真实模型和分析模型可能在其中一个或两个方面有所不同。给定的估计量可能对模型一部 分的差异具有鲁棒性,但对模型另一部分的差异不稳健。我们依次考虑每个估计量,提出支持或反对一致 性的启发式论据。我们的陈述要宽松;出现在后面部分的模拟支持我们的主张。这些结果的正式声明和证 明等待另一个地方。
我们简要地注意到估计量 $\hat{\mu} j p s 1$ 和 $\hat{\mu} j p s 2$ 是一致的 $\mu$. 这些估计量不依赖于模型,因此我们无需考虑真实模 型和分析模型之间的差距。MacEachern 等人建立了一致性。(2004)。
基于参数模型的估计器, $\hat{\mu} o L S$ 和 $\hat{\mu} w L S$ ,可能一致也可能不一致。我们开始于 $\hat{\mu} o L S$. 对于给定的阶层 $\mathbf{r}$ , 偏移观测值, $Y-\delta[\mathbf{r}]=Y-\mu_{[\mathbf{r}]}+\mu$, 有均值 $\mu$-假设真实模型和分析模型同意分布 $Y \mid(\mathbf{R}=\mathbf{r})$ 以便 $\mu_{[\mathbf{r}]}$ 在两个模型下具有相同的值并且已正确指定偏移量(或将一致地估计)。对各层进行平均,我们看到 估算器的目标是数量 $\mu-\sum_{\mathbf{r}} \pi_{\mathbf{r}} \delta[\mathbf{r}]$. 估计量将是一致的 $\mu$ 如果 (7) 成立,则平均偏移量为零。很明显,当 分布在 $\mathbf{R}$ 和条件均值 $Y \mid(\mathbf{R}=\mathbf{r})$ 为每个正确指定 $H^2$ 地层。第一个确保准确度 $\pi_{\mathbf{r}}$ ,而第二个确保的准确 性 $\delta_{[\mathbf{r}]}$ · 这些共同意味着 (7)。虽然这些条件在真实模型和分析模型之间没有完全一致,但它们已经接近了。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Covariates or Ranks?

使用测量协变量的向量, $\mathbf{X}i$ ,诱导队伍开辟了许多可能性。有人可能会问是否排名 $X_1$ 和 $X_2$ 是最优的, 或者是否存在到另一组变量的映射导致更好的估计量。一种可能性很突出,尤其是在依赖多元正态模型时 $(Y, \mathbf{X})$. 载体 $\mathbf{X}$ 可以映射到回归 $Y$ 上 $\mathbf{X}$ 及其正交补集。在多元正态模型下,这对应于协变量的仿射变换, $\mathbf{X}$ ,对于一组新的协变量,比如说 $\mathbf{W}=A \mathbf{X}$. 第一个坐标 $\mathbf{W}$ 是 $E[Y \mid \mathbf{X}]$. 第二个坐标独立于第一个坐标 和响应,可以删除。 在实践中,我们不期望知道协变量和响应之间的关系。考虑到这一点,我们可以通过拟合模型来估计关系 $Y \mid \mathbf{X}$ 给我们的 $n$ 充分观察的情况。这样做之后,拟合值成为 $\mathbf{W}$. 通常,拟合值是对 $E[Y \mid \mathbf{W}]=$ $E[Y \mid \mathbf{X}]$. 从这里,自然估计 $\mu$ 可以通过对所有的拟合值 (估计均值) 进行平均来获得 $n H$ 观察。沿着这 条路走下去,行列就消失了,我们已经不在RSS或者JPS的设置中了。 “协变量”方法导致回归设置中的自然估计量。该模型为 $Y \mid \mathbf{X}$ 是一个常方差线性回归模型。当协方差矩阵 为 $\mathbf{X}$ 和 $Y$ 众所周知。 定义 $\bar{Y} s r s$ 和 $\overline{\mathbf{X}} s r s$ 是响应的均值和协变量 $n$ 完全测量单位,分别。拿 $\overline{\mathbf{X}}$ (一个向量) 是所有协变量的平均 值 $n H$ 单位。对于协方差矩阵,有 $Y$ 在位置 1 后跟向量 $\mathbf{X}$ 在尾随位置,矩阵可以写成分区形式。这将导致 $\Sigma{12}$ 和 $\Sigma_{22}$ 对于协方差 $Y$ 和向量 $\mathbf{X}$ 和向量的方差矩阵 $\mathbf{X}$ ,分别。然后
$$
\hat{\mu} r e g=\frac{1}{n H} \sum i=1^n \sum_{h=1}^H \hat{E}\left[Y_{i h} \mid \mathbf{X} i h\right] \quad=\frac{1}{n H} \sum i=1^n \sum_{h=1}^H \hat{\mu} Y+\Sigma 12 \Sigma_{22}^{-1}\left(\mathbf{X} i h-\hat{\mu}_X\right.
$$
该估计器是通过用来自 $n$ 完全测量的单位。在协方差矩阵末知的情况下,它将被完全测量单位的估计协方 差所取代。如果协方差矩阵末知,则可以代入末知量的估计值。
为什么会选择从协变量传递 $\mathbf{X}$ 对其排名的粗略总结? 使用基于秩的估计器的优点是它们能够处理假设模型 中的缺陷 $(\mathbf{X}, Y)$.一个精心选择的估计要么是一致的,要么是 Fisher 一致的,以获得非常接近真实的值。 (顺便说一下,估计量直接基于 ( $\mathbf{X}, Y$ )也可能是一致的。) 基于等级的估计器似乎也能够更好地处理质 量较差的协变量,包括那些从一组到另一组的分布不完全稳定的协变量。它们还导致方法对具有缺失协变 量值的数据集具有增强的鲁棒性,并且在给定观察到的协变量的情况下,缺失协变量的模型不完善。

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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ranked Set Sampling and Judgement Post-stratification

Stokes’ pioneering work (Stokes, 1977) brought measured covariates to ranked set sampling (RSS). Briefly restating her work and establishing notation, consider a set of $n H$ units that are partitioned at random into $n$ sets, each of size $H$. The units are presumed to form a random sample from some distribution. Within a given set, we begin with $\left(X_h, Y_h\right), h=1, \ldots, H$. These units are ranked on the $X_h$, so that $X_{(r: H)}$ is the $r$ th order statistic in the set. The measured response, $Y_{[r: H]}$, associated with this unit is its concomitant. To draw a RSS of size $n$ from such a population, sample sizes $n_h, h=1, \ldots, H$, are specified, with $\sum_{h=1}^H n_h=n$. One unit is drawn from each of the $n$ sets; in $n_h$ sets, the unit ranked $h$ is selected. The resulting sample is a RSS.

The earliest description of RSS appears in McIntyre (1952) (republished as McIntyre, 2005). In McIntyre’s description of the technique, ranking is based on the subjective judgement of an experimenter who examines each set of $H$ units, specifying the ranks of the units in the set. Once the units in each set have been ranked, the sample is drawn as described above and the response of interest, $Y$, is measured on the $n$ sampled units. Extending our notation to capture both set and rank within set, the mean of the $n H$ units is
$$
\bar{Y}=(n H)^{-1} \sum_{i=1}^n \sum_{h=1}^H Y_{i h},
$$
where $Y_{i h}$ is the response of the unit with rank $h$ in set $i$. Suppressing the notation for the rank, define $Y_i$ to the be $i$ th of the $n$ sampled units. Provided $n_h>1$ for all $h$,
$$
\bar{Y}{r s s}=H^{-1} \sum{h=1}^H \bar{Y}h, $$ where $\bar{Y}_h$ is the sample mean of the $n_h$ sampled units with rank $h$. The RSS estimator is unbiased: $E\left[\bar{Y}{r s s} \mid \bar{Y}\right]=\bar{Y}$ for any collection of $n H$ units. Furthermore, when the units are a random sample from a distribution with mean $\mu=E[Y]$, $E\left[\bar{Y}_{r s s}\right]=E[\bar{Y}]=\mu$. The goal of RSS is to estimate $\mu$. Stokes and Sager (1988) cast estimation of a cumulative distribution function as estimation of a proportion (mean) for all cut points on the real line.

RSS with estimation following (2) is robust to variation in the specifics of how the ranks are created. When created subjectively, better ranking leads to greater separation of the means of the rank classes (or strata), in turn leading to greater reduction in variance relative to estimators based on a random sample from the population. When ranks arise from a measured covariate, the same holds. Sound

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Multivariate Order Statistics and JPS

In Wang et al. (2006), Stokes and coauthors posed the intriguing question of how to use multiple covariates to convey information about the ranks of units for use in JPS. Their solution is to rank on each of the distinct covariates. In the case of a continuous bivariate covariate, $\left(X_1, X_2\right)$, each of the units in the set would be assigned a pair of ranks – one for $X_1$ and the other for $X_2$. This pair of ranks defines the post-stratum (or rank class) of the unit. For a set of size $H$, there are $H^2$ poststrata. We denote these post-strata with $\mathbf{r}=\left(r_1, r_2\right)$, where $r_1, r_2 \in{1, \ldots, H}$. We focus on a bivariate covariate but note that the technique extends to covariates of greater dimension. Figure 1 illustrates the situation for a bivariate order statistic for set size $H=5$.

The increase in the number of post-strata from $H$ to $H^2$ necessitates reconsideration of the basic post-stratification estimator (3). Marginally, each covariate for the measured unit will have rank $r_i=h$ with probability $1 / H$ for $i=1,2$ and $h=1, \ldots, H$. The joint distribution of $\mathbf{R}$ leads to the stratum probability $\pi_{\mathbf{r}}=P(\mathbf{R}=\mathbf{r})$. In general, these probabilities can be found via numerical integration if the model for $\left(X_1, X_2\right)$ is fully specified. Some of the $\pi_{\mathbf{r}}$ may be much smaller than $H^{-2}$, leading to a large probability that the estimator is undefined.
Wang et al. (2006) handled this issue by appealing to a parametric model as an aid to estimation. The authors defined $\mu_{[\mathbf{r}]}=F[Y \mid \mathbf{R}=\mathbf{r}]$. The value of $\mu_{[\mathbf{r}]}$ can be found by numerical integration over the conditional distribution of $Y \mid \mathbf{R}$. Once the stratum means are in place, they are connected to the mean of $Y$ via the expression $\mu=\sum_{\mathbf{r}} \pi_{\mathbf{r}} \mu_{[\mathbf{r}]}$. It is helpful to introduce the difference between the stratum mean and the overall mean, $\delta_{[\mathbf{r}]}=\mu_{[\mathbf{r}]}-\mu$. The authors suggested estimation by ordinary least squares applied to a model for $\mu$, with observations in stratum $\mathbf{r}$ offset by $\delta_{[\mathbf{r}]}$. The data are $\left(Y_i, \mathbf{r}i\right), i=1, \ldots, n$, and the estimator is $$ \hat{\mu}{o L S}=n^{-1} \sum_{i=1}^n\left(Y_i-\delta_{\left[\mathbf{r}i\right]}\right) . $$ The estimator $\hat{\mu}{o L S}$ can be viewed in two stages: In the first, each observation is bias-corrected by subtracting its $\delta_{[\mathbf{r}]}$; in the second, the sample mean of the biascorrected observations is computed. Partitioning the sample into strata reduces the within-stratum variances. Removing bias and then using the sample mean ensures that each observation receives equal weight in the estimator. Together, these two stages lead to substantial variance reduction, especially for relatively large set sizes.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT506

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ranked Set Sampling and Judgement Post-stratification

Stokes 的开创性工作 (Stokes, 1977) 将测量的协变量引入排序集抽样 (RSS)。简要重申她的工作并建立符 号,考虑一组 $n H$ 随机分成的单元 $n$ 套装,每个尺寸 $H$. 假定这些单位从某种分布中形成随机样本。在给定 的集合中,我们从 $\left(X_h, Y_h\right), h=1, \ldots, H$. 这些单位排名在 $X_h$ ,以便 $X_{(r: H)}$ 是个 $r$ 集合中的 th 阶统 计量。测得的响应, $Y_{[r: H]}$, 与这个单位相关的是它的伴随物。绘制大小为RSSn从这样的人群中,样本量 $n_h, h=1, \ldots, H$ ,被指定为 $\sum_{h=1}^H n_h=n$. 每个单位抽取一个单位 $n$ 套; 在 $n_h$ 套,单位排名 $h$ 被选中。 生成的样本是一个 RSS。
对 RSS 的最早描述出现在 McIntyre (1952)(重新出版为 McIntyre,2005) 中。在 McIntyre 对这项技术 的描述中,排名是基于实验者的主观判断,他检查了每组 $H$ 单位,指定集合中单位的等级。一旦对每组中 的单元进行排序,就会按照上述方法抽取样本,并得出感兴趣的响应, $Y$ ,是在 $n$ 抽样单位。扩展我们的符 号以捕获集合和集合内的等级,即 $n H$ 单位是
$$
\bar{Y}=(n H)^{-1} \sum_{i=1}^n \sum_{h=1}^H Y_{i h},
$$
在哪里 $Y_{i h}$ 是具有等级的单元的响应 $h$ 在集合中 $i$. 抑制等级的符号,定义 $Y_i$ 成为 $i$ 的第 $n$ 抽样单位。假如 $n_h>1$ 对所有人 $h$ ,
$$
\bar{Y} r s s=H^{-1} \sum h=1^H \bar{Y} h,
$$
在哪里 $\bar{Y}h$ 是样本均值 $n_h$ 有排名的抽样单位 $h$. RSS 估计器是无偏的: $E[\bar{Y} r s s \mid \bar{Y}]=\bar{Y}$ 对于任何集合 $n H$ 单位。此外,当单位是来自均值分布的随机样本时 $\mu=E[Y], E\left[\bar{Y}{r s s}\right]=E[\bar{Y}]=\mu$. RSS的目标是 估计 $\mu$. Stokes 和 Sager (1988) 将累积分布函数的估计作为对实线上所有切割点的比例(均值)的估计。
估计遵循 (2) 的 RSS 对于排名创建方式的具体变化具有鲁棒性。当主观创建时,更好的排名会导致排名类 别 (或阶层) 的均值更大程度的分离,进而导致相对于基于总体随机样本的估计量的方差更大程度的减 少。当排名来自测量的协变量时,同样成立。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Multivariate Order Statistics and JPS

在王等人。(2006),Stokes 和合著者提出了一个有趣的问题,即如何使用多个协变量来传达有关JPS 中使 用的单位等级的信息。他们的解决方案是对每个不同的协变量进行排名。在连续双变量协变量的情况下, $\left(X_1, X_2\right)$ ,集合中的每个单元都将分配一对等级一一一个用于 $X_1$ 另一个是 $X_2$. 这对职级定义了单位的职 级 (或职级) 。对于一组尺寸 $H$ ,有 $H^2$ 后层。我们用 $\mathbf{r}=\left(r_1, r_2\right)$ , 在哪里 $r_1, r_2 \in 1, \ldots, H$. 我们 关注双变量协变量,但注意到该技术扩展到更大维度的协变量。图 1 说明了集合大小的双变量顺序统计的 情况 $H=5$.
后阶层数量的增加来自 $H$ 至 $H^2$ 需要重新考虑基本的分层后估计量 (3)。边际上,测量单位的每个协变量将 具有排名 $r_i=h$ 有概率 $1 / H$ 为了 $i=1,2$ 和 $h=1, \ldots, H$. 的联合分布 $\mathbf{R}$ 导致层概率 $\pi_{\mathrm{r}}=P(\mathbf{R}=\mathbf{r})$. 一般来说,如果模型为 $\left(X_1, X_2\right)$ 是完全指定的。某些 $\pi_{\mathrm{r}}$ 可能比 $H^{-2}$ ,导致估计量末定义的可能性很大。 王等。(2006) 通过求助于参数模型作为估计的辅助来处理这个问题。作者定义 $\mu_{[\mathbf{r}]}=F[Y \mid \mathbf{R}=\mathbf{r}]$. 的 价值 $\mu_{[\mathbf{r}}$ 可以通过对条件分布的数值积分找到 $Y \mid \mathbf{R}$. 一旦层均值就位,它们将连接到 $Y$ 通过表达式 $\mu=\sum_{\mathbf{r}} \pi_{\mathbf{r}} \mu_{[\mathbf{r}]}$. 引入层均值和总体均值之间的差异是有帮助的, $\delta_{[\mathbf{r}]}=\mu_{[\mathbf{r}]}-\mu$. 作者建议将普通最小 二乘法应用于模型 $\mu$ ,在 stratum 中观察 $\mathbf{r}$ 抵消 $\delta_{[\mathbf{r}]}$. 数据是 $\left(Y_i, \mathbf{r} i\right), i=1, \ldots, n$ ,估计量是
$$
\hat{\mu} o L S=n^{-1} \sum_{i=1}^n\left(Y_i-\delta_{[\mathbf{r} i]}\right) .
$$
估算器 $\hat{\mu} o L S$ 可以分两个阶段来查看: 在第一个阶段,每个观察值通过减去它的偏差校正 $\delta_{[\mathbf{r}]}$; 第二,计算 偏差校正观察的样本均值。将样本划分为层可减少层内方差。去除偏差然后使用样本均值可确保每个观察 值在估计器中获得相等的权重。这两个阶段一起导致显着的方差减少,特别是对于相对较大的集合大小。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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EXCEL代写深度学习代写
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Bayesian approach

Another inferential approach in survey sampling is Bayesian as we now discuss.

About $\mathrm{Y}=\left(y_1, \ldots, y_i, \ldots, y_N\right)$, let $\Omega=\left{\mathrm{Y} \mid\left(-\infty<a_i \leq y_i \leq b_i<+\infty\right)\right.$, with $a_i, b_i$ known or unknown $}$, called the universal parametric space. For a sample $s=\left(i_1, \ldots, i_n\right)$ and survey data $d=(s, y)=\left(\left(i_1, y_{i 1}\right), \ldots,\left(i_n, y_{i n}\right)\right)$, with $y=\left(y_{i 1}, \ldots, y_{i n}\right)$, let us write
$$
P{\mathrm{Y}}(d)=\operatorname{Prob}(d)=p(s) I{\mathrm{Y}}(d),
$$
where
$$
I_{Y}(d)=\left{\begin{array}{ll}
1 & \text { if } Y \in \Omega_d \
0 & \text { if } Y \notin \Omega_d
\end{array},\right.
$$
writing
$\Omega_d=\left{\mathrm{Y} \mid-\infty<a_j \leq y_j \leq b_j<\infty\right.$ for $j \neq i_1, \ldots, i_n$ but $y$ is as observed $}$, then we call $P_{\mathrm{Y}}(d)$, the probability of observing the survey data $d$ when $Y$ is in the underlying parametric space. A survey design $p$ is called ‘informative’ if $p(s)$ involves any element of $Y$ and it is called ‘non-informative’ in case $p(s)$ involves no element of $Y$. An informative design may be contemplated if, for example, sampling proceeds by choosing an element $i_1$, observing the $y_{i 1}$-value and allowing the value of $p\left(i_2 \mid\left(i_1, y_{i 1}\right)\right)$ to involve $y_{i 1}$ and likewise choosing successive elements in $s$ utilizing the $y$-values for the units already drawn in it. But, generally a design $p$ is ‘non-informative’. In case $p$ is non-informative, $\operatorname{Prob}(d)=p(s)$, which is a constant free of $Y$ so long as the underlying $Y$ belongs to $\Omega_d$ i.e. it is consistent with the observed survey data at hand. We take $P_{Y}(d)$ also as the ‘likelihood’ of $Y$ given the data $d$ and write it as
$$
L_d(\mathrm{Y})=P_{\mathrm{Y}}(d)=p(s) I_{\mathrm{Y}}(d) .
$$
Thus, for a ‘non-informative’ design, the likelihood is a constant, free of $Y$ so long as it involves $Y$ in $\Omega_d$; i.e. $Y$ is consistent with the data observed.
This flat likelihood in survey sampling is ‘sterile’ in inference-making concerning the variate-values yet unobserved for the sample at hand and already surveyed. This discussion is based on the classical works of Godambe (1966, 1969) and Basu (1969).

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Minimal sufficiency

Just as $\zeta={s}$, the totality of all possible samples $s$ is the ‘sample space’, we shall call $D={d}$, the totality of all possible survey data points $d$ as the “data space”. This $D$ is the totality of all individual data points $d$. If a statistic $t=t(d)$ is defined, it has the effect of inducing on $D$ a ‘partitioning’. A partitioning creates a number of ‘partition sets’ of data points $d$ which are mutually disjoint and which together coincide with $D$. Two different statistics $t_1=t_1(d)$ and $t_2=t_2(d)$ generally induce two different partitionings on $D$. If every ‘partition set’ induced by $t_2$ is contained in a ‘partition set’ induced by $t_1$, then $t_1$ is said to induce a ‘thicker’ partitioning than $t_2$, which naturally induces a thinner partitioning. If both $t_1$ and $t_2$ are “sufficient”, then neither sacrifices any information of relevance and $t_1$ achieves more ‘summarization’ than $t_2$. So, one should prefer and work for a statistic which is sufficient and ‘induces the thickest partitioning’ and such a statistic is called the ‘Minimal Sufficient’ statistic which is the most desirable among all sufficient statistics.
Let $d_1$ and $d_2$ be two data points of the form $d$ and $d_1^, d_2^$ be two data points corresponding to them as $d^$ corresponds to $d$. Let $t=t($.$) be a sufficient$ statistic such that $t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right)$. If we can show that this implies that $d_1^=d_2^$, then it will follow that $d^$ induces a thicker partitioning than $t$ implying that $d^$ is the ‘Minimal Sufficient’ statistic. We prove this below. Since $t$ is a sufficient statistic, $$ \begin{aligned} P_{Y}\left(d_1\right) & =P_{Y}\left(d_1 \cap t\left(d_1\right)\right) \ & -\Gamma_{Y}\left(t\left(d_1\right)\right) C_1 \text { with } C_1 \text { a constant; } \end{aligned} $$ since $t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right)$ it follows that $$ \begin{aligned} P_{Y}\left(d_1\right) & =P{\mathbf{Y}}\left(t\left(d_1\right)\right) C_1=P{Y}\left(t\left(d_2\right)\right) C_2 \
& =P_{\mathbf{Y}}\left(d_2\right) \frac{C_1}{C_2}, \text { with } C_2 \text { a constant. }
\end{aligned}
$$
Since $d^$ is a sufficient statistic,
$P_{Y}\left(d_1^*\right)=P_{Y}\left(d_1\right) C_3, C_3$ is a constant.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Bayesian approach

I_ ${Y}(d)=|$ left ${$ begin ${$ array $}{|}$
1 \& Itext ${$ if $} Y \backslash$ in $\backslash$ Omega_d $\backslash$
0 \& Itext ${$ if $} Y \backslash$ notin $\backslash 0$ mega_d lend{array}, \正确的。
$\$ \$$
写作
, theprobabilityofobservingthesurveydata $\mathrm{d}$ when 是
isintheunderlyingparametricspace. Asurveydesign iscalled $^*$ in formative if $^{\prime} \mathrm{p}(\mathrm{s})$
involvesanyelemento $f$ 是anditiscalled’non $-$ in formative’ incasep(s)
involvesnoelemento $f$ 是
. Aninformativedesignmaybecontemplatedif, forexample, samplingproceedsbychoosin i_1, observingthey_{i 1}-valueandallowingthevalueof $\mathrm{p} \backslash \mathrm{eft}(\mathrm{i} 2$ \mid \eft(i_1, y_{i
1}\right)\right)toinvolvey_{i 1}andlikewisechoosingsuccessiveelementsin 秒utilizingthe 是 -values fortheunitsalreadydrawninit. But, generallyadesign $\mathrm{p}$
is’non – informative’. Incasepisnon – informative, loperatorname ${$ 概率 $}(\mathrm{d})=\mathrm{p}(\mathrm{s})$
, whichisaconstantfreeo $f$ 是solongastheunderlying 是belongstolOmega_d
i.e.itisconsistentwiththeobservedsurveydataathand. Wetake $\mathrm{P}{-}{\mathrm{Y}}(\mathrm{d})$ alsoasthe ‘likelihood’of 是giventhedatadandwriteitas $\$$ $\mathrm{L}{-} \mathrm{d}(I m a t h r m{Y})=P_{-}{\operatorname{Imathrm}{\mathrm{Y}}}(\mathrm{d})=\mathrm{p}(\mathrm{s}) I_{-}{I m a t h r m{Y}}(\mathrm{d})$
$\$ \$$
因此,对于“非信息”设计,可能性是一个常数,不受 $\$$ Ysolongasitinvolves 是inlOmega_d; i.e.Y $\$$ 与 观察到的数据一致。
调查抽样中的这种平坦可能性在关于变量值的推断中是“无效的”,但对于手头和已经调查的样本尚末观察 到。此讨论基于 Godambe $(1966,1969)$ 和 Basu (1969) 的经典著作。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Minimal sufficiency

正如 $\zeta=s$, 所有可能样本的总和 $s$ 是”样本空间”,我们称 $D=d$, 所有可能的调查数据点的总和 $d$ 作为 “数 据空间”。这个 $D$ 是所有单个数据点的总和 $d$. 如果统计 $t=t(d)$ 被定义,它具有谞导作用 $D$ 一个 “分区”。 分区会创建多个数据点的”分区集” $d$ 它们是相互不相交的,并且它们一起重合 $D$. 两种不同的统计 $t_1=t_1(d)$ 和 $t_2=t_2(d)$ 通常在 $D$. 如果每个”分区集”由 $t_2$ 包含在由 $t_1$ ,然后 $t_1$ 据说会导致比 $t_2$ ,这自然 会导致更薄的分区。如果两者 $t_1$ 和 $t_2$ 是 “足够的”,那么既不牺牲任何相关信息,又 $t_1$ 实现更多的“总结” $t_2$. 因此,人们应该更喜欢并为一个充分的统计量工作并”诱导最厚的划分”,这样的统计量被称为“最小充分”统 计量,它是所有充分统计量中最可取的。
让 $d_1$ 和 $d_2$ 是表格的两个数据点 $d$ 和 $\mathrm{d}{-} 1^{\wedge}, d{-} 2^{\wedge}$ 是对应于它们的两个数据点 $\wedge$ 对应于 $d$. 让 $t=t($. 导致比更厚的分区 $t$ 暗示 $\$ 是“最小足够”统计量。我们在下面证明这一点。自从 $t$ 是一个充分的统计量, $\$ \$$ }\eft(t\left(d_1\right)\right) C_1 \text { with } C_1 \text ${$ 一个常数; } 结束 ${$ 对齐 $}$
$$
\text { since } \$ t\left(d_1\right)=t\left(d_2\right) \text { \$itfollowsthat }
$$
Veft(d_2\right)\right) C_2\ lend{aligned $}$
$\$ \$$
因为 $\wedge$ 是充分统计量,
$\$ P_{-}{Y} \backslash$ left(d_1^*$\backslash$ right)=P_ ${Y} \backslash$ left(d_1\right) C_3,C_3\$是常数。

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

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

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

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写