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我们提供的SPSS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|SPSS代写代考|Operational definitions

In designing a study, researchers will determine what variables they are interested in measuring. For example, they might want to measure self-efficacy, student motivation, academic achievement, psychological well-being, racial bias, heterosexism, or any number of other ideas. An important first step in designing good research is to carefully define what those variables mean for the purpose of a given study. When researchers say, for example, they want to measure motivation, they might mean any of several dozen things by that. There are at least four major theories of human motivation, each of which might have a dozen or more constructs within them. A researcher would need to carefully define which theory of motivation they are mobilizing and which variables/constructs within that theory they intend to measure. If a researcher wants to measure racial bias, they will need to define exactly what they mean by racial bias and how they will differentiate various aspects of what might be called bias (implicit bias, discrimination, racialized beliefs, etc.). If a researcher wants to study academic achievement, they might select grade point averages (which are very problematic measures due to variance from school to school and teacher to teacher, along with grade inflation), standardized test scores like SAT or ACT (which are problematic in that they show evidence of racial bias and bias based on income), or a psychological instrument like the Wide-Range Achievement Test (WRAT, which also shows some evidence of cultural bias). However, the research defines the variable and measures it will affect the nature of the results and what they mean. The way that researchers define the variable or construct of interest is referred to as the operational definition. It’s an operational definition because it may not be perfect or permanent, but it is the definition from which the researcher is operating for a given project.

Part of operationally defining a variable involves deciding how it will be measured. Many variables could be measured in multiple ways. In fact, for any given variable, there might be dozens of different measures in common use in the research literature. Each will differ in how the variable is defined, what kinds of questions are asked, and how the ideas are conceptualized. Researchers have a tendency to at times write about variables and measures as if they were interchangeable. They might include statements like,”Self-efficacy was higher in the experimental group” when what they actually mean is that a particular measure for self-efficacy in a particular moment was higher for the experimental group. As we advocate later in this chapter, most researchers will be well served to select existing measures for their variables. But the selection of a way to measure a variable is a part of, and should align with, the operational definition.

统计代写|SPSS代写代考|Random assignment

Another key term in research design is random assignment. In random assignment, everyone in the study sample has an equal probability of ending up in the various experimental groups. For example, in a design where one group gets an experimental treatment and the other group gets a placebo treatment, each participant would have a $50 / 50$ chance of ending up in the experimental vs. control group. This is accomplished by randomly assigning participants to groups. In many modern studies, the random assignment is done by software programs, some of which are built into online survey platforms. Random assignment might also be done by drawing or by placing participants in groups by the order the sign up for the study (e.g.s putting even-numbered sign ups in group 1 and odd in group 2).

Random assignment matters for the kinds of inferences a researcher can draw from a given set of results. By randomly assigning participants to groups, theoretically their background characteristics and other factors are also randomized to groups. So, the only systematic difference between groups will be the treatment or conditions supplied by group membership. As a result, the inferences can be stronger. We would feel more confident that differences between groups are due to group membership (or experimental treatment) when the groups were randomly assigned, because there are theoretically no other systematic differences between the groups. When researchers use intact groups (groups that are not or cannot be randomly assigned), the inferences will be somewhat weaker. For example, if we compare academic achievement at School $\mathrm{A}$, which uses computerized mathematics instruction, vs. School B, which uses traditional mathematics instruction, there might be lots of other differences between the two schools other than whether they use computerized instruction. Perhaps School A also has a higher budget, or students with greater access to resources, or more experienced teachers. It would be harder, given these intact groups, to attribute the difference to instruction type than if students were randomly assigned to instruction type.

Random assignment, though, is not sufficient to establish a causal claim (that a certain variable caused the outcome). Causal claims require robust evidence. For a causal claim to be supported, there must be: (1) A theoretical rationale for why the potential causal variable would cause the outcome; (2) The causal variable must precede the outcome in time (which usually means a longitudinal design); (3) There must be a reliable change in the outcome based on the potential causal variable; (4) All other potential causal variables must be eliminated or controlled (Pedhazur, 1997). Random assignment helps with criterion #4, but the others would also need to be met for a causal claim.
One distinction to be clear about, as it can be confusing for some students, is that random assignment and random sampling (described earlier in this chapter) are two separate processes that are not dependent on one another. Random sampling means everyone in the population has an equal chance of being in the sample. Random assignment means everyone in the sample has an equal chance of being in each group. They both involve randomness but for separate parts of the process.

统计代写|SPSS代写代考|Experimental vs. correlational research

The key difference between experimental and correlational (or observational) research is random assignment. Experimental research involves random assignment, whereas correlational research does not. We have described some of the advantages of experimental research in the kinds of inferences that can be made. Why, then, do researchers do correlational work? The simple answer is that lots of variables researchers might be interested in either cannot or should not be randomly assigned. Some variables should not be ethically or legally randomly assigned. If researchers already know or have strong evidence to believe that a treatment would harm participants, they cannot randomly assign them to that treatment. So, if a researcher wants to examine the effects of smoking tobacco while pregnant on infant brain development, they cannot randomly assign some pregnant women to smoke tobacco, because it causes known harms. Instead, they would likely study infants of women who smoked while pregnant before the study even began. Other variables simply cannot be randomly assigned. If a researcher wants to study gender differences in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) degree attainment, the researcher cannot randomly assign participants to gender identities. Although gender identities may be fluid, they cannot be manipulated by the researcher. So, the researcher will study based on existing gender identity groups. That is the only practical approach. But people in different gender identities also have a whole range of other divergent experiences. People are socialized differently based on perceived or self-identified gender identities, they receive different kinds of feedback from parents, peers, and educators, and might be subjected to different kinds of STEM-related experiences. So, it would be difficult to attribute differences in STEM degree attainment to gender, but researchers might try to understand mechanisms that drive differences that occur along gendered lines.

Because many variables cannot or should not be randomly assigned, much of the work in educational and behavioral research is correlational or observational. Causal inferences are still possible, though somewhat harder than with experimental methods. Some of the most important and influential work has been correlational. Our point here is that experimental vs. correlational research is not a hierarchy-neither approach is “better,” but they offer different strengths and opportunities and have different limitations.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Operational definitions

在设计研究时，研究人员将确定他们有兴趣测量的变量。例如，他们可能想要衡量自我效能、学生动机、学业成就、心理健康、种族偏见、异性恋或其他任何想法。设计好的研究的一个重要的第一步是仔细定义这些变量对给定研究的意义。例如，当研究人员说他们想要衡量动机时，他们可能意味着几十件事中的任何一个。至少有四种主要的人类动机理论，每一种都可能有十几个或更多的结构。研究人员需要仔细定义他们正在动员的动机理论以及他们打算测量的理论中的哪些变量/结构。如果研究人员想要衡量种族偏见，他们将需要准确定义种族偏见的含义以及他们如何区分可能被称为偏见的各个方面（隐性偏见、歧视、种族化信仰等）。如果研究人员想研究学业成绩，他们可能会选择平均成绩（这是非常有问题的衡量标准，因为学校与学校和教师之间的差异，以及分数膨胀）、SAT 或 ACT 等标准化考试成绩（这是有问题的因为他们显示了种族偏见和基于收入的偏见的证据），或者像广泛成就测试（WRAT，它也显示了一些文化偏见的证据）这样的心理工具。但是，该研究定义了变量并测量它将影响结果的性质及其含义。研究人员定义感兴趣的变量或构造的方式称为操作定义。这是一个可操作的定义，因为它可能不是完美的或永久的，但它是研究人员为给定项目进行操作的定义。

在操作上定义变量的一部分涉及决定如何测量它。许多变量可以通过多种方式测量。事实上，对于任何给定的变量，研究文献中可能有几十种常用的不同测量方法。每个变量的定义方式、提出的问题类型以及想法的概念化方式都会有所不同。研究人员有时倾向于将变量和度量写成好像它们是可以互换的。它们可能包括诸如“实验组的自我效能感更高”之类的陈述，而实际上它们的意思是在特定时刻的自我效能感的特定衡量标准对于实验组来说更高。正如我们在本章后面所提倡的那样，大多数研究人员都可以很好地为他们的变量选择现有的度量。

统计代写|SPSS代写代考|Random assignment

研究设计中的另一个关键术语是随机分配。在随机分配中，研究样本中的每个人都有相同的概率最终进入各个实验组。例如，在一组接受实验性治疗而另一组接受安慰剂治疗的设计中，每个参与者将有一个50/50最终进入实验组与对照组的机会。这是通过将参与者随机分配到组来实现的。在许多现代研究中，随机分配是由软件程序完成的，其中一些程序内置在在线调查平台中。随机分配也可以通过抽签或将参与者按报名参加研究的顺序分组来完成（例如，将偶数报名放在第 1 组，奇数在第 2 组）。

随机分配对于研究人员可以从一组给定的结果中得出的推理类型很重要。通过将参与者随机分组，理论上他们的背景特征和其他因素也被随机分组​​。因此，群体之间唯一的系统差异将是群体成员提供的待遇或条件。结果，推理可以更强。当组被随机分配时，我们会更有信心组之间的差异是由于组成员身份（或实验治疗），因为理论上组之间没有其他系统差异。当研究人员使用完整组（没有或不能随机分配的组）时，推论会有些弱。例如，如果我们比较学校的学业成绩一种使用计算机化数学教学的学校 B 与使用传统数学教学的学校 B，除了是否使用计算机化教学之外，两所学校之间可能还有许多其他差异。也许 A 学校也有更高的预算，或者有更多获得资源的学生，或者更有经验的老师。鉴于这些完整的小组，将差异归因于教学类型比将学生随机分配到教学类型更难。

但是，随机分配不足以建立因果关系（某个变量导致了结果）。因果关系需要强有力的证据。要支持因果主张，必须有： (1) 潜在因果变量为何会导致结果的理论依据；（2）因果变量必须在时间上先于结果（这通常意味着纵向设计）；(3) 基于潜在因果变量的结果必须有可靠的变化；(4) 必须消除或控制所有其他潜在的因果变量 (Pedhazur, 1997)。随机分配有助于标准 4，但对于因果声明，还需要满足其他标准。
一个需要明确的区别，因为它可能会让一些学生感到困惑，那就是随机分配和随机抽样（本章前面描述的）是两个独立的过程，彼此不依赖。随机抽样意味着人口中的每个人都有平等的机会进入样本。随机分配意味着样本中的每个人都有平等的机会进入每个组。它们都涉及随机性，但针对过程的不同部分。

统计代写|SPSS代写代考|Experimental vs. correlational research

实验和相关（或观察）研究之间的主要区别是随机分配。实验研究涉及随机分配，而相关研究则不然。我们已经描述了实验研究在可以做出的各种推断方面的一些优势。那么，为什么研究人员要做相关工作呢？简单的答案是，研究人员可能感兴趣的许多变量不能或不应该随机分配。一些变量不应该在道德或法律上随机分配。如果研究人员已经知道或有强有力的证据相信某种治疗会伤害参与者，他们就不能将他们随机分配给该治疗。因此，如果研究人员想检查怀孕期间吸烟对婴儿大脑发育的影响，他们不能随机分配一些孕妇吸烟，因为它会造成已知的危害。相反，他们可能会在研究开始之前研究怀孕期间吸烟的女性的婴儿。其他变量根本无法随机分配。如果研究人员想研究科学、技术、工程和数学 (STEM) 学位获得的性别差异，研究人员不能随机分配参与者的性别身份。尽管性别认同可能是流动的，但研究人员无法操纵它们。因此，研究人员将根据现有的性别认同群体进行研究。这是唯一实用的方法。但不同性别身份的人也有一系列其他不同的经历。人们基于感知或自我认同的性别身份进行不同的社会化，他们从父母、同龄人和教育工作者那里收到不同类型的反馈，并且可能会受到不同类型的 STEM 相关经验。因此，很难将 STEM 学位获得的差异归因于性别，但研究人员可能会尝试了解导致性别差异发生的机制。

由于许多变量不能或不应该随机分配，教育和行为研究中的大部分工作都是相关的或观察的。因果推理仍然是可能的，尽管比实验方法更难。一些最重要和最有影响力的工作是相关的。我们的观点是，实验与相关研究不是一种等级制度——这两种方法都不是“更好”的，但它们提供了不同的优势和机会，并有不同的局限性。

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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

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SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。

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• 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
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|SPSS代写代考|Generalizability and sampling adequacy

As we have alluded to so far in this chapter, one of the reasons that sampling, and sampling bias, are important is about generalizability. Usually, when a researcher conducts a quantitative study, they hope to have results that mean something for the population. In other words, researchers usually study samples to find things out about the population. When samples are too biased or too unrepresentative, the results may not generalize at all. That is, in a very biased sample, the results might only apply to that sample and be unlikely to ever occur in any other group. Generalizability, then, is often a goal of

quantitative work. Very few samples’ results would generalize to the entire population, but researchers should think about how far their results might generalize. One way to assess the generalizability of results is to evaluate sampling biases.

Another issue in generalizability is related to sample size. How many people comprise a sample affects multiple layers of quantitative analysis, including factors we will come to in future chapters like normality and homogeneity of variance. But the sample size also impacts generalizability. Very small samples are much less likely to be representative of the population. Even by pure chance in a random sample, smaller samples are more likely to be biased. As the sample size increases, it will likely become more representative. In fact, as the sample size increases, it gets closer and closer to the size of the population. As a general rule, there are some minimum sample sizes in quantitative research. We’ll return to these norms in future chapters. Most of our examples in this text will involve very small, imaginary samples to make it easier to track how the analyses work. But in general samples should have at least 30 people for a correlational or within-subjects design. When comparing two or more groups, the minimum should be at least 30 people per group (Gay et al., 2016). These are considered to be minimum sample sizes, and much larger samples might be appropriate in many cases, especially where there are multiple variables under analysis or the differences are likely to be small (Borg \& Gall, 1979).

统计代写|SPSS代写代考|LEVELS OF MEASUREMENT

The data we gather can be measured at several different levels. In the most basic sense, we think of variables as being either categorical or continuous. Categorical variables place people into groups, which might be groups with no meaningful order or groups that have a rank order to them. Continuous variables measure a quantity or amount, rather than a category. There are two types of categorical variables: nominal and ordinal. Likewise, there are two types of continuous variables: interval and ratio. For the purposes of the analyses discussed in this book, differentiating between interval and ratio data will not be important. However, below we introduce each level of measurement and provide some examples.

统计代写|SPSS代写代考|Nominal

Nominal data involve named categories. Nominal data cannot be meaningfully ordered. That is, they are categorical data with no meaningful numeric or rank-ordered values. For example, we might categorize participants based on things like gender, city of residence, race, or academic program. These categories do not have meaningful ordering or numbering within them-they are simply ways of categorizing participants. It is also important to note that all of these categories are also relatively arbitrary and rely on social constructions. Nominal data will often be coded numerically, even though the numbers assigned to each group are also arbitrary. For example, in collecting student gender, we might set 1 = woman, 2 = man, 3 = nonbinary/genderqueer, $4=$ an option not included in this list. There is no real logic to which group we assign the label of $1,2,3$, or 4 . In fact, it would make no difference if instead we labelled these groups $24,85,129$, and 72 . The numeric label simply marks which groups someone is in – it has no actual mathematical or ranking value. However, we will usually code groups numerically because software programs, such as jamovi, cannot analyze text data easily. So, we code group membership with numeric codes to make it easier to analyze later on. In another example, researchers in the United States often use racial categories that align to the federal Census categories. They do so in order to be able to compare their samples to the population for some region or even the entire country. So, they might code race as 1 = Black/African American, 2 = Asian American/Pacific Islander, 3 = Native American/Alaskan Native, $4=$ Hispanic/ Latinx, 5 = White. Again, the numbering of these categories is completely arbitrary and carries no real meaning. They could be numbered in any order and accomplish the same goal. Also notice that, although these racial categories are widely used, they are also problematic and leave many racial and ethnic groups out altogether. For most of the analyses covered in this text, nominal variables will be used to group participants in order to compare group means. Another example of a nominal variable would be experimental groups, where we might have $1=$ experimental condition and $0=$ control condition.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|GENERALIZABILITY AND SAMPLING ADEQUACY

正如我们在本章到目前为止所提到的，抽样和抽样偏差很重要的原因之一是关于泛化性。通常，当研究人员进行定量研究时，他们希望得到对人群有意义的结果。换句话说，研究人员通常会研究样本以了解有关人口的信息。当样本偏差太大或太不具代表性时，结果可能根本无法概括。也就是说，在一个非常有偏差的样本中，结果可能只适用于该样本，而不太可能出现在任何其他组中。因此，可概括性通常是

定量工作。很少有样本的结果可以推广到整个人群，但研究人员应该考虑他们的结果可以推广到什么程度。评估结果普遍性的一种方法是评估抽样偏差。

普遍性的另一个问题与样本量有关。一个样本中有多少人会影响多层定量分析，包括我们将在未来章节中讨论的因素，如正态性和方差同质性。但样本量也会影响普遍性。非常小的样本不太可能代表总体。即使在随机样本中纯属偶然，较小的样本也更有可能产生偏差。随着样本量的增加，它可能会变得更具代表性。事实上，随着样本量的增加，它越来越接近总体规模。作为一般规则，定量研究中有一些最小样本量。我们将在以后的章节中回到这些规范。我们在本文中的大多数示例将涉及非常小的，假想样本，以便更容易跟踪分析的工作方式。但一般而言，样本应该至少有 30 人用于相关或受试者内设计。在比较两组或更多组时，每组至少应有 30 人（Gay 等人，2016 年）。这些被认为是最小的样本量，并且在许多情况下更大的样本可能是合适的，特别是在分析中有多个变量或差异可能很小的情况下（Borg \& Gall, 1979）。

统计代写|SPSS代写代考|LEVELS OF MEASUREMENT

我们收集的数据可以在几个不同的层次上进行测量。在最基本的意义上，我们认为变量要么是分类的，要么是连续的。分类变量将人们分成组，这些组可能是没有有意义的顺序的组，也可能是对他们有等级顺序的组。连续变量测量数量或数量，而不是类别。有两种类型的分类变量：名义变量和有序变量。同样，有两种类型的连续变量：区间和比率。出于本书讨论的分析目的，区分区间数据和比率数据并不重要。但是，下面我们将介绍每个测量级别并提供一些示例。

统计代写|SPSS代写代考|Nominal

名义数据涉及命名类别。无法对标称数据进行有意义的排序。也就是说，它们是没有有意义的数字或排序值的分类数据。例如，我们可能会根据性别、居住城市、种族或学术课程等因素对参与者进行分类。这些类别没有有意义的排序或编号——它们只是对参与者进行分类的方式。同样重要的是要注意，所有这些类别也是相对武断的，并且依赖于社会结构。尽管分配给每个组的数字也是任意的，但标称数据通常会以数字方式编码。例如，在收集学生性别时，我们可以设置 1 = 女性，2 = 男性，3 = 非二元/性别酷儿，4=此列表中未包含的选项。我们将标签分配给哪个组没有真正的逻辑1,2,3, 或 4 . 事实上，如果我们给这些组贴上标签，那也没什么区别24,85,129, 和 72 . 数字标签只是标记某人所在的组 – 它没有实际的数学或排名值。但是，我们通常会以数字方式对组进行编码，因为 jamovi 等软件程序无法轻松分析文本数据。因此，我们使用数字代码对组成员身份进行编码，以便以后更容易分析。在另一个例子中，美国的研究人员经常使用与联邦人口普查类别一致的种族类别。他们这样做是为了能够将他们的样本与某些地区甚至整个国家的人口进行比较。因此，他们可能会将种族编码为 1 = 黑人/非裔美国人，2 = 亚裔美国人/太平洋岛民，3 = 美洲原住民/阿拉斯加原住民，4=西班牙裔/拉丁裔，5 = 白人。同样，这些类别的编号是完全任意的，没有实际意义。它们可以按任何顺序编号并实现相同的目标。另请注意，尽管这些种族类别被广泛使用，但它们也存在问题，并且将许多种族和族裔群体完全排除在外。对于本文中涵盖的大多数分析，名义变量将用于对参与者进行分组，以便比较组均值。名义变量的另一个例子是实验组，我们可能有1=实验条件和0=控制条件。

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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。

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写SPSS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。

SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。

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

我们提供的SPSS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|SPSS代写代考|Self-selection bias

Humans participate in research voluntarily. But most people invited to participate in a study will decline. Researchers often think about a response rate of around $15 \%$ as being relatively good. But that would mean $85 \%$ of people invited to respond did not. In other words, compared to the population, people who volunteer for research might be considered unusual. Perhaps there are some characteristics that volunteers have in common that differ from non-volunteers. In other words, the fact that participants self-select to participate in studies means that their results might not generalize to non-volunteers. This bias is especially pronounced when the topic of the study is relevant to volunteer characteristics. For example, customer satisfaction surveys tend to accumulate responses from people who either had a horrible experience or an amazing experience-people without strong feelings about the experience as a customer are less likely to respond. The fact that people whose experience was neither horrible nor wonderful are less likely to respond biases the results. In another example, if a researcher is studying procrastination, they might miss out on participants who procrastinate at high levels because they might never get around to filling out the survey. Self-selection is always a concern, but particularly when the likelihood to participate is related to factors being measured in the study.

统计代写|SPSS代写代考|Exclusion bias

Researchers always set inclusion and exclusion criteria for a given sample. For example, a researcher might limit their study to current students or to certified teachers. Setting those criteria is important and necessary. But sometimes the nature of the exclusion criteria can exclude participants in ways that bias the results. For example, many researchers studying college students will exclude children from their samples. They do so for reasons related to ethical regulations (specifically, to avoid seeking parental consent) that would make the study more difficult to complete. However, it may be that college students who are not yet adults (say, a 17-year-old first-year student) might have perspectives and experiences that are quite different from other students. Those perspectives get lost through excluding children and can bias the results. It might make sense to accept that limitation, that the results wouldn’t generalize to students who enroll in college prior to 18 years of age, but researchers should consider the ways that exclusion criteria might bias results.

统计代写|SPSS代写代考|Attrition bias

Attrition bias is a result of participants leaving a study partway through. Most frequently, this happens in longitudinal research, where participants might drop out of a study after the first part of the study, before later follow-up measures are completed. In some cases, this happens because participants cannot continue to commit their time to being part of the study. In other cases, it might happen because participants move away, no longer meet inclusion criteria, or become unavailable due to illness or death. For example, in longitudinal school-based research, researchers might follow students across multiple years. Students might move out of the school district over time, and this might be more likely for some groups of students than others. Those students who move away cannot be included in the analysis of change across years, but likely share some characteristics that are also related to their leaving the study. In other words, the loss of those data via attrition biases the results.

Another way that attrition can happen is via participants dropping out of a survey partway through completing it. Perhaps the survey was longer than the participant expected, or something suddenly came up, but the participant has chosen not to finish participating in a single-time measurement. This is most common in survey research, where participants might give up on the survey because they found it too long. It may be that the participants who stopped halfway through share characteristics that both led them to leave the study and were relevant to the study outcomes. Again, in this case, the loss of those participants may bias the results.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Self-selection bias

人类自愿参与研究。但大多数受邀参加研究的人都会拒绝。研究人员通常认为响应率约为15%作为比较好的。但这意味着85%受邀回应的人没有。换句话说，与人口相比，自愿参加研究的人可能被认为是不寻常的。也许志愿者有一些与非志愿者不同的共同特征。换句话说，参与者自行选择参与研究的事实意味着他们的结果可能不会推广到非志愿者。当研究主题与志愿者特征相关时，这种偏见尤其明显。例如，客户满意度调查往往会收集那些经历过可怕经历或经历过惊人经历的人的回答——那些对作为客户的体验没有强烈感觉的人不太可能做出回应。经历既不可怕也不美妙的人不太可能做出反应，这一事实会使结果产生偏差。在另一个例子中，如果研究人员正在研究拖延症，他们可能会错过那些拖延症高的参与者，因为他们可能永远都没有时间填写调查表。自我选择始终是一个问题，尤其是当参与的可能性与研究中测量的因素有关时。

统计代写|SPSS代写代考|Exclusion bias

研究人员总是为给定的样本设定纳入和排除标准。例如，研究人员可能会将他们的研究限制在当前学生或经过认证的教师身上。设定这些标准是重要且必要的。但有时排除标准的性质可能会以偏向结果的方式排除参与者。例如，许多研究大学生的研究人员会将儿童排除在他们的样本之外。他们这样做是出于与道德法规相关的原因（特别是为了避免寻求父母的同意），这会使研究更难以完成。但是，可能是尚未成年的大学生（例如，17 岁的一年级学生）可能具有与其他学生完全不同的观点和经历。这些观点会因排除儿童而丢失，并可能使结果产生偏差。

统计代写|SPSS代写代考|Attrition bias

流失偏差是参与者中途退出研究的结果。最常见的是，这发生在纵向研究中，参与者可能在研究的第一部分之后退出研究，之后的后续措施完成之前。在某些情况下，发生这种情况是因为参与者无法继续投入时间参与研究。在其他情况下，这可能是因为参与者离开、不再符合纳入标准或因疾病或死亡而无法参加。例如，在基于学校的纵向研究中，研究人员可能会跟踪学生多年。随着时间的推移，学生可能会搬出学区，这对于某些学生群体来说可能比其他学生群体更有可能。那些搬走的学生不能被纳入跨年变化分析，但可能与他们离开研究有一些共同点。换句话说，这些数据因损耗而丢失会使结果产生偏差。

另一种可能发生流失的方式是参与者在完成调查的过程中退出调查。也许调查比参与者预期的要长，或者突然出现了什么问题，但参与者选择不完成单次测量。这在调查研究中最为常见，参与者可能会因为发现太长而放弃调查。可能是中途停止的参与者具有共同的特征，既导致他们离开研究，又与研究结果相关。同样，在这种情况下，失去这些参与者可能会使结果产生偏差。

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。

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STATA代写	机器学习/统计学习代写
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我们提供的SPSS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|SPSS代写代考|Random sampling

In an ideal situation, researchers would use random sampling. In random sampling, every member of the population has an equal probability of being in the study sample. Imagine we can get a list of all first-year college students in the United States, complete with contact information. We could randomly draw 250 names from that list and ask them to participate in our study. We are likely to find that some of those students will not respond to our invitation. Others might decline to participate. Still others might start the survey but drop out partway through it. Therefore, even with a perfect sampling strategy designed to produce a random sample, we still face a number of barriers that make a true random sample almost impossible. Of course, the other problem with this scenario is that it is nearly impossible to get a list of everyone in the population. Random sampling is impractical in research with human participants, but there are several other strategies that researchers commonly use.

统计代写|SPSS代写代考|Representative (quota) sampling

Quota sampling method selects samples based on exact numbers or quotas of individuals or groups with varying characteristics (Gay, Mills, \& Airasian, 2016). We also call this sampling method representative sampling. Many U.S. federal datasets are collected using quota or representative sampling. In this sampling strategy, researchers set targets, or quotas, for people with specific characteristics. Often, those characteristics are demographic variables. For example, some federal education datasets in the United States use the census to determine sampling quotas for the combination of race, sex as assigned at birth, and location. These quotas are usually set to be representative in each demographic category. For example, the U.S. Census showed that Black women comprised $12.85 \%$ of the population of Alabama (U.S. Census Bureau, 2017). A researcher with a goal of 1,000 participants from Alabama might set a quota of 129 Black women for that sample (taking the population percentage and multiplying by the target sample size). The researcher would then intentionally seek out Black women until 129 were enrolled in the study. The researcher would set quotas for every demographic category and then engage in targeted recruiting of that group until the quota was met. The end result is a sample that matches the population very closely in demographic categories. However, the process of producing that representative sample involved many targeted recruiting efforts, which might introduce sampling bias. However, this method is widely used to produce samples that approach representativeness, especially in large-scale and large-budget survey research.

统计代写|SPSS代写代考|Snowball sampling

Another method of accessing population that is not easily accessible or hard to reach is snowball sampling. Examples might include members of a secretive group, people with a stigmatized health issue, or members of a group subject to legal restrictions or targeted by law enforcement. A snowball sample begins with the researcher identifying a small number of participants to directly recruit. That initial recruiting might involve relationship and trust building work as well. For example, if a researcher was interested in surveying undocumented immigrants, they might find this population difficult to directly reach because of legal and social factors. So, the researcher might need to invest in building relationships with a small number or local group of undocumented immigrants. In that example, it would be important for the researcher to build some genuine, authentic relationships and to prove that they are trustworthy. Participants might be skeptical of a researcher in this circumstance, wondering about how disclosing their documentation status to a researcher might impact their legal or social situation. It would be important for the researcher to prove they are a safe person to talk to. After initial recruiting in a snowball sample, participants are asked to recruit other individuals that qualify for the study. This is useful because, in some circumstances, individuals who are in a particular social or demographic group might be more likely to know of other people in that same group. It can also be useful because, if the researcher has done the work of building relationships and trust, participants may be comfortable vouching for the researcher with other potential participants. This approach is used in quantitative and qualitative research. One drawback to snowball sampling is it tends to produce very homogenous samples. Because the recruiting or sampling effort is happening entirely through social contacts, the participants who enroll in the study tend to be very similar in sociodemographic factors. In some cases, that similarity is acceptable, but this only works when the criteria for inclusion in the study are relatively narrow.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Random sampling

在理想情况下，研究人员会使用随机抽样。在随机抽样中，总体中的每个成员都有相同的概率进入研究样本。想象一下，我们可以获得一份美国所有一年级大学生的名单，并附上联系信息。我们可以从该列表中随机抽取 250 个名字，并请他们参与我们的研究。我们很可能会发现其中一些学生不会回应我们的邀请。其他人可能会拒绝参与。还有一些人可能会开始调查，但中途退出。因此，即使设计了一个完美的抽样策略来产生随机样本，我们仍然面临着许多障碍，使得真正的随机样本几乎是不可能的。当然，这种情况的另一个问题是几乎不可能获得人口中每个人的名单。随机抽样在人类参与者的研究中是不切实际的，但研究人员通常使用其他几种策略。

统计代写|SPSS代写代考|Representative (quota) sampling

配额抽样方法根据具有不同特征的个人或群体的确切数量或配额来选择样本（Gay, Mills, \& Airasian, 2016）。我们也称这种抽样方法为代表抽样。许多美国联邦数据集是使用配额或代表性抽样收集的。在这种抽样策略中，研究人员为具有特定特征的人设定目标或配额。通常，这些特征是人口统计变量。例如，美国的一些联邦教育数据集使用人口普查来确定种族、出生时分配的性别和位置的组合的抽样配额。这些配额通常设置为在每个人口统计类别中具有代表性。例如，美国人口普查显示，黑人女性包括12.85%阿拉巴马州的人口（美国人口普查局，2017 年）。目标是来自阿拉巴马州的 1,000 名参与者的研究人员可能会为该样本设定 129 名黑人女性的配额（取人口百分比并乘以目标样本量）。然后，研究人员会有意寻找黑人女性，直到有 129 人参与研究。研究人员将为每个人口统计类别设定配额，然后有针对性地招募该群体，直到达到配额为止。最终结果是一个与人口统计类别非常匹配的样本。然而，产生该代表性样本的过程涉及许多有针对性的招聘工作，这可能会引入抽样偏差。然而，这种方法被广泛用于产生接近代表性的样本，

统计代写|SPSS代写代考|Snowball sampling

另一种获取不易获取或难以获取的人口的方法是滚雪球抽样。示例可能包括秘密团体的成员、有污名的健康问题的人，或受法律限制或执法目标的团体的成员。雪球样本从研究人员确定少量参与者直接招募开始。最初的招聘也可能涉及建立关系和建立信任的工作。例如，如果研究人员对调查无证移民感兴趣，他们可能会发现由于法律和社会因素而难以直接接触到这一人群。因此，研究人员可能需要投资与少数或当地的无证移民群体建立关系。在那个例子中，对研究人员来说，建立一些真正的、真实的关系并证明它们是值得信赖的，这一点很重要。在这种情况下，参与者可能对研究人员持怀疑态度，想知道向研究人员披露他们的文档状态可能会如何影响他们的法律或社会状况。对于研究人员来说，证明他们是一个可以安全交谈的人是很重要的。在雪球样本中进行初步招募后，参与者被要求招募其他有资格参加研究的人。这很有用，因为在某些情况下，属于特定社会或人口统计群体的个人可能更有可能认识同一群体中的其他人。它也很有用，因为如果研究人员已经完成了建立关系和信任的工作，参与者可能愿意与其他潜在参与者一起为研究人员担保。这种方法用于定量和定性研究。雪球抽样的一个缺点是它往往会产生非常同质的样本。由于招募或抽样工作完全是通过社会联系进行的，因此参加研究的参与者在社会人口因素方面往往非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。参加研究的参与者往往在社会人口因素方面非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。参加研究的参与者往往在社会人口因素方面非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。

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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。

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

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MATLAB代写

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

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• (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|SPSS代写代考|Benefits and compensation

Benefits and compensation are two very different things. Benefits are things participants gain by being in the study. In the above example about medical treatment, the benefit might be a reduction of symptoms or being cured of a condition. In educational research, benefits might be things like improved curricula or an increased sense of community. Benefits must be real and likely to occur for individual participants. Some studies have no known direct benefits for participants. The outcome of the study might be unlikely to benefit participants directly, but will advance the state of knowledge on some topic. Such studies are still acceptable under the principle of beneficence so long as the study presents no more than minimal risk.

Another element of many studies is compensation. There is no requirement in any regulations that a study offer compensation, but it is often included to improve recruitment efforts or to engage in reciprocity with participants. Compensation often takes the form of monetary payments (e.g., $\$ 5$ for taking a survey, or entry into a drawing for a $\$ 100$ gift card for participating in a study). Compensation can also involve an exchange of goods or services (e.g., entry into a drawing for a video game system, or a pass for free gym access). In some cases, compensation might also take the form of academic credit, such as gaining extra credit in a course for research participation. Course credit is often trickier because compensation must be equal for all participants, and courses often have very different grading systems. Moreover, typically, any offer of course credit must be matched with an alternative way to earn that course credit to avoid coercion. We will discuss compensation more in the coming chapters as it relates to sampling strategies, but compensation (or incentives) is allowed, so long as the amount is in line with the requirements of the study.

统计代写|SPSS代写代考|Confidentiality and anonymity

In the vast majority of cases, data gathered from human participants must be treated with strict confidentiality. That means that researchers take reasonable steps to secure the data, like storing the data in a secure location, storing them on an encrypted drive, transmitting them via a secure means. It also means that researchers take special care to protect identifiable information like names, ID numbers, ZIP or postal codes, IP addresses, and other potentially identifiable information. In some uncommon cases, researchers might not be able to guarantee confidentiality, perhaps because of the nature of the methods (for example, group interviews, where researchers cannot guarantee that all participants in the room will maintain confidentiality), the nature of the participants (like interviews with school superintendents where it might be difficult to mask their identities adequately), or other factors. In those cases, participants should be informed of the risk of a loss of confidentiality, and benefits should outweigh that risk. However, in any case where it is possible to do so, researchers must maintain the confidentiality of their data.

An additional layer of protection for participants’ identities is anonymity. Anonymity means that even the researcher does not know the identity of the participants. It would be impossible for the researcher or anyone else to determine who had participated in the study. This means the researcher has collected no potentially identifying information. Anonymity is often possible in survey-based research, where participants’ entire participation might occur online via an anonymous link. In other kinds of research, anonymity might not be possible. In online research, one important setting to check is whether your survey software collects IP addresses by default, as those data are personally identifiable. Most survey systems allow researchers to disable IP address tracking so that data can be treated as anonymous. Anonymity lowers the risk to participants because even if the data were to be breached or accidentally exposed, the identity of participants would still not be known.

统计代写|SPSS代写代考|Institutional Review Board processes

In the United States, research is reviewed by a group known as the Institutional Review Board (IRB). IRBs are typically located within an institution, like a university, though sometimes an institution might rely on an external IRB. IRBs are usually comprised mostly of researchers, though regulations do require a community member representative and other non-researcher representatives for certain kinds of study proposals. IRBs are diverse and differ somewhat from institution to institution. Their specific procedures will also vary, though all will comply with the Common Federal Rule. Because of this

variation, researchers should always consult their local IRB information before proposing and conducting a study. In general, though, most IRBs follow a similar process.
First, researchers must design a study and describe that study design in detail. Most IRBs provide a form or questionnaire to guide researchers in describing their study. Typically, those forms ask for details about the study purpose, design, and who will be conducting the research. They will also ask about risks and benefits, as well as compensation. IRBs typically require researchers to attach copies of recruitment materials, consent documents, and study materials to the IRB so that reviewers can evaluate the appropriateness of those documents. IRB review falls into one of three categories: exempt, expedited, and full board. There is much variation in how different IRBs handle those categories, but typically exempt proposals are reviewed most quickly. Exemptions can fall in one of several categories, but are usually no more than minimal risk and involve anonymous data collection. Expedited applications are often reviewed more slowly than exempt because they require a higher-level review than exempt applications. There are multiple categories of expedited review in the Common Federal Rule as well, but often school-based research can qualify as expedited, depending on the specifics of the study. Finally, full-board reviews will be reviewed by an entire IRB membership at their regular meetings. Most IRBs meet once per month and will usually require several weeks of notice to review a proposal. As a result, the full-board review can take several months. Regardless of the level of review, it is very common for the IRB to request revisions to the initial proposal to ensure full compliance with all regulations. When planning a study, it is a good idea to plan in time for the initial review and one or two rounds of revision, at a minimum.

We have avoided being overly specific about the IRB process because of how much it varies across institutions. However, when planning a study, talk with people at your institution about the IRB process. Read your local IRB website or other documentation, and always use their forms and guidance in designing a study. Once your IRB approves the study, recruiting can begin. Researchers must follow the procedures they outlined in their IRB application exactly. Any deviations from the approved procedures can result in sanctions from the IRB, which can be quite serious. However, in the event a change to the procedures is necessary, IRBs also have a process for requesting a modification to the originally approved procedures. In most institutions, modifications are reviewed quite quickly.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Benefits and compensation

福利和补偿是两个截然不同的东西。好处是参与者在研究中获得的东西。在上面关于医疗的例子中，好处可能是减轻症状或治愈疾病。在教育研究中，好处可能是改进课程或增强社区意识。利益必须是真实的，并且可能会发生在个人参与者身上。一些研究对参与者没有已知的直接好处。研究结果可能不太可能直接使参与者受益，但会提高对某些主题的认识。此类研究在有益原则下仍然是可以接受的，只要该研究的风险不超过最低限度。

许多研究的另一个要素是补偿。任何法规都没有要求研究提供补偿，但通常包括它以改善招募工作或与参与者进行互惠。补偿通常采取货币支付的形式（例如，$5进行调查或进入绘图$100参加研究的礼品卡）。补偿还可以涉及商品或服务的交换（例如，进入视频游戏系统的绘图，或免费使用健身房的通行证）。在某些情况下，补偿也可能采取学分的形式，例如在参加研究的课程中获得额外的学分。课程学分通常比较棘手，因为所有参与者的报酬必须是平等的，而且课程通常有非常不同的评分系统。此外，通常，任何课程学分的提供都必须与获得该课程学分的替代方式相匹配，以避免胁迫。我们将在接下来的章节中更多地讨论与抽样策略相关的补偿，但允许补偿（或激励），只要金额符合研究要求。

统计代写|SPSS代写代考|Confidentiality and anonymity

在绝大多数情况下，从人类参与者那里收集的数据必须严格保密。这意味着研究人员会采取合理的措施来保护数据，例如将数据存储在安全位置、将它们存储在加密驱动器上、通过安全方式传输它们。这也意味着研究人员要特别注意保护可识别信息，例如姓名、身份证号码、邮政编码或邮政编码、IP 地址以及其他潜在的可识别信息。在一些不常见的情况下，研究人员可能无法保证机密性，这可能是由于方法的性质（例如，小组访谈，研究人员不能保证房间里的所有参与者都会保密），参与者的性质（例如与可能难以充分掩盖其身份的学校主管的面谈）或其他因素。在这些情况下，应告知参与者失去机密性的风险，并且收益应大于风险。但是，在任何可能的情况下，研究人员都必须对其数据保密。

对参与者身份的另一层保护是匿名性。匿名意味着即使是研究人员也不知道参与者的身份。研究人员或其他任何人都无法确定谁参与了这项研究。这意味着研究人员没有收集到潜在的识别信息。在基于调查的研究中，匿名通常是可能的，参与者的全部参与可能通过匿名链接在线进行。在其他类型的研究中，匿名可能是不可能的。在在线研究中，要检查的一项重要设置是您的调查软件是否默认收集 IP 地址，因为这些数据是个人可识别的。大多数调查系统允许研究人员禁用 IP 地址跟踪，以便将数据视为匿名数据。

统计代写|SPSS代写代考|Institutional Review Board processes

在美国，研究由一个称为机构审查委员会 (IRB) 的小组进行审查。IRB 通常位于机构内，例如大学，尽管有时机构可能依赖外部 IRB。IRB 通常主要由研究人员组成，尽管法规确实要求社区成员代表和其他非研究人员代表来处理某些类型的研究提案。IRB 是多种多样的，并且因机构而异。他们的具体程序也会有所不同，但都将遵守共同联邦规则。因为这

变异，研究人员在提出和进行研究之前应始终咨询当地的 IRB 信息。但总的来说，大多数 IRB 遵循类似的过程。
首先，研究人员必须设计一项研究并详细描述该研究设计。大多数 IRB 提供表格或问卷来指导研究人员描述他们的研究。通常，这些表格会询问有关研究目的、设计以及谁将进行研究的详细信息。他们还将询问风险和收益以及补偿。IRB 通常要求研究人员将招聘材料、同意文件和研究材料的副本附在 IRB 上，以便审查人员可以评估这些文件的适当性。IRB 审查分为以下三类之一：豁免、加急和全板。不同的 IRB 处理这些类别的方式存在很大差异，但通常豁免提案的审查速度最快。豁免可以属于以下几类之一，但通常风险不超过最低限度，并且涉及匿名数据收集。加急申请的审查通常比豁免申请慢，因为它们需要比豁免申请更高级别的审查。《共同联邦规则》中也有多种类型的加速审查，但根据研究的具体情况，基于学校的研究通常可以被视为加速审查。最后，全体 IRB 成员将在他们的例会上进行全面审查。大多数 IRB 每月开会一次，通常需要几周的通知来审查提案。因此，全面审查可能需要几个月的时间。无论审查级别如何，IRB 要求对初始提案进行修改以确保完全符合所有法规是很常见的。在计划学习时，

我们避免对 IRB 流程过于具体，因为它因机构而异。但是，在计划研究时，请与您所在机构的人员讨论 IRB 流程。阅读您当地的 IRB 网站或其他文档，并在设计研究时始终使用他们的表格和指导。一旦您的 IRB 批准该研究，就可以开始招聘。研究人员必须严格遵循他们在 IRB 申请中列出的程序。任何与批准程序的偏差都可能导致 IRB 的制裁，这可能非常严重。但是，如果需要对程序进行更改，IRB 也有请求对最初批准的程序进行修改的流程。在大多数机构中，修改的审核速度非常快。

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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。

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
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SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。

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我们提供的SPSS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
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• Statistical Machine Learning 统计机器学习
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|SPSS代写代考|Justice

Finally, the principle of justice has to do with who should bear the burdens of participating in research in relation to who stands to benefit from research. In the Tuskegee study, Tuskegee was not selected because the population there stood to benefit more than other areas from any potential findings. Instead, researchers selected Tuskegee as a site for the study because it was remote and largely isolated, and because its residents were low income and Black. That meant that it was unlikely that participants would seek or receive any outside medical treatment, and it also meant the researchers could operate with little or no scrutiny. This is an unjust rationale for selecting participants. Doing research with marginalized or vulnerable communities should be limited to those cases where those communities will benefit from the results of research. In a related issue, it also means that research with captive groups like prisoners should only be done if the research is about their captivity. There is another side to this question, too, because there is a history of some fields of research having almost exclusively White, or wealthy, or men participants. This is particularly problematic in fields like medical research, where treatments might affect different groups of people in different and sometimes contradictory ways. However, federal guidance, relying on the principle of justice, requires the adequate representation of women and people of Color in research.

统计代写|SPSS代写代考|The common federal rule

These three broad principles are explained in the Belmont Report but did not have the force of law. Following the completion of the Belmont Report, federal agencies wrote regulations to enforce the three major principles. These became encoded in the Common Federal Rule. Called the common rule because it is a set of regulations common to all federal agencies, 45 CFR part 46 is the federal regulation governing all federally funded human subjects research except for medical trials. Because of the differences between medical and social/behavioral research, there is a different common rule for medical research (21 CFR part 56). Research other than medical research is overseen by the Department of Health and Human Services’ (DHHS) Office of Human Research Protections (OHRP). Medical research is overseen by the Food and Drug Administration (FDA). The two sets of regulation share much in common, but the FDA rule has more specific guidance for clinical trials, medical devices, and drugs.

Although the common rule technically applies to federally funded research, in practice the rule applies to virtually all research conducted in the United States or by U.S. researchers. Most institutions, research centers, and universities in the United States have agreements known as federal-wide assurances in which they agree to subject all research to the same scrutiny, regardless of funding source. So, in practice, it is usually safe to assume that all research done in the United States or by researchers based in the United States will be subject to the Common Federal Rule. Below, we briefly outline the basic components of these regulations as they apply to social and behavioral research.

统计代写|SPSS代写代考|Informed consent

Human research participants must provide informed consent to participate in research. This means both that participants must consent to their participation in research, and

they must do so with adequate information to decide on their participation. This relates to the principle of respect for persons. In general, participants should be informed about the purposes of research, the procedures used in the study, any risks they might encounter, benefits they will receive, the compensation they will receive, information on who is conducting the study, and contact information in case of questions or problems. Informed consent documents cannot contain any language that suggests participants are waiving any rights or liability claims-participants always retain all of their human and legal rights regardless of the study design. In most cases, consent is documented through the use of an informed consent form, typically signed by both the researcher and the participant. However, signing the form is not sufficient for informed consent. Informed consent involves, ideally, dialogue in which the researcher explains the information and the participant is free to ask questions or seek clarification, after which they may give their consent.

In some cases, documenting consent through the use of a signed form is not appropriate, in which case a waiver of documentation might be issued. In situations where the only or primary risk to participants is that their participation might become known (a loss of confidentiality) and the only record linking them to the study is the signed consent form, a waiver of documentation might be appropriate. In that case, participants receive an information about the study letter, which contains all elements of a consent form, but without the participant signature.

One important note for people who do research involving children is that children cannot consent to participate in research. Instead, their parent or legal guardian consents to their participation in the research, and the child assents to participation. This additional layer of protection (in requiring parental consent) is because children are considered as having a diminished capacity for consent. There are some scenarios in which parental consent might also be waived, such as research on typical classroom practices or educational tests that do not present more than minimal risk. Children are not the only group regulations define as having diminished capacity for consent. Prisoners also have special protections in the regulations because of the strong coercive power to which they may be subjected. Research involving prisoners must meet many additional criteria, but the research must be related to the conditions of imprisonment and must be impractical to do without the participation of current prisoners.

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统计代写|SPSS代写代考|Justice

最后，正义原则与谁应该承担参与研究的负担以及谁将从研究中受益有关。在 Tuskegee 研究中，Tuskegee 没有被选中，因为那里的人口比其他地区从任何潜在的发现中受益更多。相反，研究人员选择塔斯基吉作为研究地点，因为它偏远且基本上与世隔绝，而且其居民收入低且是黑人。这意味着参与者不太可能寻求或接受任何外部医疗，这也意味着研究人员可以在很少或没有审查的情况下进行操作。这是选择参与者的不公正理由。与边缘化或弱势社区进行研究应仅限于那些社区将从研究结果中受益的情况。在一个相关问题中，这也意味着只有在研究是关于他们的囚禁时，才应该对像囚犯这样的俘虏群体进行研究。这个问题还有另一面，因为在某些研究领域的历史上，几乎完全有白人、富人或男性参与者。这在医学研究等领域尤其成问题，在这些领域中，治疗可能会以不同的，有时甚至是相互矛盾的方式影响不同的人群。然而，依赖正义原则的联邦指导要求女性和有色人种在研究中的充分代表。因为有一些研究领域的历史几乎完全是白人、富人或男性参与者。这在医学研究等领域尤其成问题，在这些领域中，治疗可能会以不同的，有时甚至是相互矛盾的方式影响不同的人群。然而，依赖正义原则的联邦指导要求女性和有色人种在研究中的充分代表。因为有一些研究领域的历史几乎完全是白人、富人或男性参与者。这在医学研究等领域尤其成问题，在这些领域中，治疗可能会以不同的，有时甚至是相互矛盾的方式影响不同的人群。然而，依赖正义原则的联邦指导要求女性和有色人种在研究中的充分代表。

统计代写|SPSS代写代考|The common federal rule

贝尔蒙特报告中解释了这三个广泛的原则，但没有法律效力。贝尔蒙特报告完成后，联邦机构制定了执行三大原则的法规。这些被编码在共同联邦规则中。之所以称为通用规则，是因为它是所有联邦机构共有的一套法规，45 CFR 第 46 部分是管理除医学试验之外的所有联邦资助的人体研究的联邦法规。由于医学和社会/行为研究之间的差异，医学研究有不同的共同规则（21 CFR 第 56 部分）。医学研究以外的研究由卫生与公众服务部 (DHHS) 人类研究保护办公室 (OHRP) 监督。医学研究由食品和药物管理局 (FDA) 监督。

虽然通用规则在技术上适用于联邦政府资助的研究，但实际上该规则适用于几乎所有在美国进行或由美国研究人员进行的研究。美国的大多数机构、研究中心和大学都有被称为联邦范围保证的协议，他们同意对所有研究进行同样的审查，无论资金来源如何。因此，在实践中，通常可以安全地假设在美国或由美国研究人员进行的所有研究都将遵守联邦共同规则。下面，我们简要概述适用于社会和行为研究的这些法规的基本组成部分。

统计代写|SPSS代写代考|Informed consent

人类研究参与者必须提供知情同意才能参与研究。这意味着参与者必须同意他们参与研究，并且

他们这样做时必须有足够的信息来决定他们的参与。这涉及到尊重人的原则。一般来说，参与者应该被告知研究的目的、研究中使用的程序、他们可能遇到的任何风险、他们将获得的好处、他们将获得的补偿、有关谁进行研究的信息以及联系信息，以防万一的问题或问题。知情同意文件不能包含任何暗示参与者放弃任何权利或责任索赔的语言——无论研究设计如何，参与者始终保留其所有人权和法律权利。在大多数情况下，同意是通过使用知情同意书来记录的，通常由研究人员和参与者签署。然而，签署表格不足以获得知情同意。理想情况下，知情同意包括研究人员解释信息的对话，参与者可以自由提问或寻求澄清，之后他们可以表示同意。

在某些情况下，通过使用签名表格来记录同意是不合适的，在这种情况下，可能会发出放弃文件。在参与者的唯一或主要风险是他们的参与可能会被人知道（失去机密性）并且将他们与研究联系起来的唯一记录是签署的同意书的情况下，放弃文件可能是合适的。在这种情况下，参与者会收到有关研究信函的信息，其中包含同意书的所有元素，但没有参与者签名。

对于从事涉及儿童的研究的人来说，一个重要的注意事项是儿童不能同意参与研究。相反，他们的父母或法定监护人同意他们参与研究，孩子也同意参与。这种额外的保护层（要求父母同意）是因为儿童被认为具有减弱的同意能力。在某些情况下，也可能会放弃父母的同意，例如对典型课堂实践或教育测试的研究，这些风险不会超过最低风险。儿童不是唯一被定义为同意能力减弱的群体法规。犯人在条例中也有特殊的保护，因为他们可能受到强大的强制力。

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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。

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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

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。

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

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统计代写|SPSS代写代考|OVERVIEW OF ETHICAL ISSUES IN HUMAN RESEARCH

In this final section, we overview the landscape in the United States for research ethics. Many of these principles are common to other contexts, but the language, specific regulations, and processes will vary. If you are in a context other than the United States, be sure to consult your ethical regulations. Ethics comprises a broad field of philosophy, but this section is much more narrowly defined. Research ethics with human research specifically refers to the norms, traditions, and legal requirements of doing research with human participants. In most locations, these regulations are referred to as Human Subjects Research (HSR) regulations. As a note for writing about research, the convention is to refer to humans as research participants (not subjects). Humans willingly participate in research; they are not subjected to research. Animals are often referred to as subjects, though, and the regulations date from a time where “subjects” was the common term for humans as well.

统计代写|SPSS代写代考|Historical considerations

Entire books have been written on the historical context for modern research ethics regulations. Here, we briefly describe a few key events that led to the system of regulation currently in place in the United States. Of course, other nations have a history that overlaps with and diverges from that of the United States, but many of the same events shaped thinking about ethics regulations in many places. One moment often identified as a key historical marker in research ethics is the Nuremberg Trials that followed World War II. While these trials are best known as the trials in which Nazi leaders were convicted of war crimes, the tribunal also took up the question of research. In Nazi Germany and occupied territories, doctors and researchers employed by the government carried out gruesome and inhumane experiments on unwilling subjects, many of whom were also in marginalized groups (such as Jewish people, LGBTQ people, and Romani people). What emerged from the tribunals was a general condemnation of such work but not much in the way of specific research regulations.

In the United States, the key moment in driving the current systems of regulation was the U.S. Public Health Service (PHS) Tuskegee Syphilis Study. In the current U.S. government, the PHS includes agencies like the National Institutes of Health (NIH) and Centers for Disease Control and Prevention (CDC), plus multiple other parts of the Department of Health and Human Services. Beginning in 1932 , the PHS began a study of Black men in Tuskegee, Alabama, who were infected with syphilis (Centers for Disease Control and Prevention, n.d.). At the time, there was no known cure for syphilis and few protective measures. The PHS set out to observe the course of the disease through death in these men. An important note is that all men in the study were infected with syphilis before being enrolled in the study (the PHS did not actively infect men in Tuskegee with syphilis, though the PHS did actively infect men in Nicaragua for decades in studies that only recently became known to the public). Tuskegee was selected as a site for the study because it was very remote, very poor, and, in segregated Alabama, entirely Black. PHS officials believed the site was isolated enough both physically and socially to allow the study to go on without being discovered or interrupted. Shortly after the study began, penicillin became available as a treatment, and it was extremely effective in treating syphilis. By 1943, it was widely available. However, the men enrolled in the Tuskegee study were neither informed of the existence of penicillin nor treated with the antibiotic. The PHS Tuskegee Syphilis Study continued for 40 years, finally ending in 1972 after a whistleblower brought the study to light. The study had long-term ramifications for medical mistrust among Black populations in the United States, especially in the South (Hagen, 2005). Those continued effects of the study are associated with lower treatment seeking and treatment adherence among Black patients in Alabama, for example (Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007). In 1979, the Belmont Report was issued, leading directly to the current system of ethical regulations in place in the United States, and we will see clearly how that study is directly tied to the elements of the Belmont Report.

统计代写|SPSS代写代考|The Belmont Reports

The Belmont Report was issued by the National Commission for the Protection of Human Subjects of Biomedical and Behavioral Research in 1979 (U.S. Department of Health and Human Services, n.d.). The commission was created by the U.S. Congress in 1974 in large part as a response to the PHS Tuskegee Syphilis Study. It outlined the broad principles for conducting ethical research with human subjects. Its principles formed the core of the research regulations in the United States and included: Respect for Persons, Beneficence, and Justice.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|OVERVIEW OF ETHICAL ISSUES IN HUMAN RESEARCH

在最后一节中，我们概述了美国的研究伦理状况。其中许多原则在其他情况下是通用的，但语言、具体法规和流程会有所不同。如果您在美国以外的环境中，请务必查阅您的道德法规。伦理学包含广泛的哲学领域，但本节的定义要狭窄得多。人类研究的研究伦理专门指与人类参与者进行研究的规范、传统和法律要求。在大多数地方，这些法规被称为人体研究 (HSR) 法规。作为撰写研究的注释，惯例是将人类称为研究参与者（而不是受试者）​​。人类自愿参与研究；他们不接受研究。

统计代写|SPSS代写代考|Historical considerations

整本书都是关于现代研究伦理法规的历史背景的。在这里，我们简要描述了导致美国现行监管体系的几个关键事件。当然，其他国家的历史与美国的历史有重叠和不同，但许多相同的事件塑造了许多地方对道德规范的思考。一个经常被认为是研究伦理学的关键历史标志的时刻是二战后的纽伦堡审判。虽然这些审判最著名的是纳粹领导人被判犯有战争罪的审判，但法庭也处理了研究问题。在纳粹德国和占领区，政府雇用的医生和研究人员对不情愿的受试者进行了可怕和不人道的实验，他们中的许多人也属于边缘化群体（例如犹太人、LGBTQ 人和罗姆人）。法庭提出的是对此类工作的普遍谴责，但对具体研究法规的看法并不多。

在美国，推动当前监管系统的关键时刻是美国公共卫生服务 (PHS) 塔斯基吉梅毒研究。在现任美国政府中，PHS 包括美国国立卫生研究院 (NIH) 和疾病控制与预防中心 (CDC) 等机构，以及卫生与公众服务部的多个其他部门。从 1932 年开始，PHS 开始对阿拉巴马州塔斯基吉感染梅毒的黑人男性进行研究（疾病控制和预防中心，nd）。当时，梅毒没有已知的治愈方法，保护措施也很少。PHS 着手观察这些人的死亡过程。一个重要的注意事项是，研究中的所有男性在参加研究之前都感染了梅毒（PHS 并未主动感染塔斯基吉的男性梅毒，尽管 PHS 确实在尼加拉瓜的男性中积极感染了几十年，直到最近才成为为公众所知）。塔斯基吉被选为研究地点，因为它非常偏远、非常贫穷，而且在隔离的阿拉巴马州，完全是黑人。PHS 官员认为，该地点在物理和社会上都足够隔离，可以让研究继续进行而不会被发现或中断。研究开始后不久，青霉素成为一种治疗方法，它在治疗梅毒方面非常有效。到 1943 年，它已被广泛使用。然而，参加 Tuskegee 研究的男性既没有被告知存在青霉素，也没有接受抗生素治疗。PHS 塔斯基吉梅毒研究持续了 40 年，最终于 1972 年在举报人揭露该研究后结束。该研究对美国黑人人群的医疗不信任产生了长期影响，特别是在南方（Hagen，2005）。例如，该研究的这些持续影响与阿拉巴马州黑人患者的较低治疗寻求和治疗依从性有关（Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007）。1979 年，贝尔蒙特报告发布，直接导致了美国现行的道德法规体系，我们将清楚地看到该研究如何与贝尔蒙特报告的要素直接相关。PHS 塔斯基吉梅毒研究持续了 40 年，最终于 1972 年在举报人揭露该研究后结束。该研究对美国黑人人群的医疗不信任产生了长期影响，特别是在南方（Hagen，2005）。例如，该研究的这些持续影响与阿拉巴马州黑人患者的较低治疗寻求和治疗依从性有关（Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007）。1979 年，贝尔蒙特报告发布，直接导致了美国现行的道德法规体系，我们将清楚地看到该研究如何与贝尔蒙特报告的要素直接相关。PHS 塔斯基吉梅毒研究持续了 40 年，最终于 1972 年在举报人揭露该研究后结束。该研究对美国黑人人群的医疗不信任产生了长期影响，特别是在南方（Hagen，2005）。例如，该研究的这些持续影响与阿拉巴马州黑人患者的较低治疗寻求和治疗依从性有关（Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007）。1979 年，贝尔蒙特报告发布，直接导致了美国现行的道德法规体系，我们将清楚地看到该研究如何与贝尔蒙特报告的要素直接相关。该研究对美国黑人人群的医疗不信任产生了长期影响，特别是在南方（Hagen，2005）。例如，该研究的这些持续影响与阿拉巴马州黑人患者的较低治疗寻求和治疗依从性有关（Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007）。1979 年，贝尔蒙特报告发布，直接导致了美国现行的道德法规体系，我们将清楚地看到该研究如何与贝尔蒙特报告的要素直接相关。该研究对美国黑人人群的医疗不信任产生了长期影响，特别是在南方（Hagen，2005）。例如，该研究的这些持续影响与阿拉巴马州黑人患者的较低治疗寻求和治疗依从性有关（Kennedy, Mathis, \& Woods, 2007）。1979 年，贝尔蒙特报告发布，直接导致了美国现行的道德法规体系，我们将清楚地看到该研究如何与贝尔蒙特报告的要素直接相关。

统计代写|SPSS代写代考|The Belmont Reports

贝尔蒙特报告由国家保护生物医学和行为研究受试者委员会于 1979 年发布（美国卫生与公众服务部，nd）。该委员会由美国国会于 1974 年设立，很大程度上是为了响应 PHS 塔斯基吉梅毒研究。它概述了对人类受试者进行伦理研究的广泛原则。其原则构成了美国研究法规的核心，包括：尊重个人、善行和正义。

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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。

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
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SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。

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• Statistical Computing 统计计算
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• Statistical Machine Learning 统计机器学习
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|SPSS代写代考|Critical approaches

Critical approaches are diverse and varied, so this term creates a broad umbrella. However, in general, these approaches hold that reality and truth are subjective (as does interpretivism) and that prevailing notions of reality and truth are constructed on the basis of power. Critical approaches tend to emphasize the importance of power, and that knowledge (and knowledge generation and validation systems) often serve to reinforce existing power relations. A range of approaches might fall into this umbrella, such as critical theory, feminist research, queer studies, critical race theory, and (dis)ability studies. Importantly, each of those perspectives also has substantial variability, with some work in those perspectives falling more into deconstructivism. Because in reality, there is wide variability in how people go about doing research, the lines between these rough categories are often blurred.

What can we know? We can know what realities have been constructed, and we can critically examine how they were constructed and what interests they serve. How do we generate and validate knowledge? Through tracing the ways that power and domination have shaped social realities. There is often an emphasis on locating and interrogating contradictions or ruptures in social realities that might provide insight into their role in power relations. There is also often an emphasis on advocacy, activism, and interrupting oppressive dynamics. What is the purpose of research? To create change in social realities and interrupt the dynamics of power and oppression.

统计代写|SPSS代写代考|Deconstructivism

Deconstructivism is another large umbrella term with a lot of diverse perspectives under it. These might be variously referred to as postmodernism, poststructuralism, deconstructivism, and many other perspectives. These perspectives generally hold that reality is unknowable, and that claims to such knowledge are self-destructive. Although truths might exist (or at least, truth claims exist), they are social constructions that consist of signs (not material realities) and are self-contradictory. Work in this perspective might question notions of reality and knowledge or might critique (or deconstruct) the ways that knowledges and truth claims have been assembled. There is some overlap with critical perspectives in that many deconstructivist perspectives also hold that the assemblages of signs and symbols that construe a social reality are shaped by power and domination.
What can we know? We cannot know in this perspective because there is a questioning of the existence of truth. We can, however, interrogate and deconstruct truth claims, their origins, and their investment with power. How do we generate and validate knowledge? In deconstructivist perspectives, researchers often critique or deconstruct existing knowledge claims rather than generating knowledge claims. This is because of the view that truth/knowledge claims are inherently contradictory and self-defeating. What is the purpose of research? To critique the world, knowledge, and knowability. One of the purposes of deconstructivist research is to challenge those notions, pushing others to rethink the systems of knowledge that they have accumulated.

统计代写|SPSS代写代考|Connecting epistemologies to perspectives and methods

In briefly reviewing major epistemological frames, we want to emphasize that epistemologies often do not fit neatly into these categories, nor are there only four kinds of epistemologies. These paradigms are quite expansive, and many researchers identify somewhere between these categories or with parts of more than one. In other words, the neatness with which we present these frames in this text is deceiving in that the reality of research and researchers is much messier, richer, and more diverse. One distinction that is common between qualitative and quantitative work is the openness with which researchers discuss their epistemological positions. Many qualitative researchers describe in some depth their epistemological and ideological positions in their published work. By contrast, the inclusion of that discussion is quite rare in published quantitative work. However, the ideological and epistemological stakes very much matter to the kinds of research a researcher does and the kinds of questions they ask.

One way that this happens is in the selection and mobilization of a theoretical perspective. As we described earlier in this chapter, good research questions are theoretically driven. Those theories have ideological and epistemological stakes. In other words, the selection of a theory or theoretical model for research is not a neutral or detached decision. Theories and their use emerge from particular epistemological stances and attempts to engage theories apart from their epistemological foundations are often frustrated. A key issue for this text, which focuses on quantitative analysis, is that most quantitative methods come from positivist and post-positivist epistemologies. One reason quantitative manuscripts often do not discuss epistemology is that there is a strong assumption of post-positivism in quantitative work. In fact, as we will discover in later chapters, the statistical models we have available are embedded with assumptions of positivism. That is not to say that all quantitative work must proceed from a post-positivist epistemology. However, being mindful of the foundations of quantitative methods in post-positivism, researchers who wish to engage these methods from other epistemological foundations will need to work with and in the tension that creates.

There is often some natural alignment between epistemology, theoretical perspective, and research method. Each method was created in response to a specific set of theoretical and epistemological beliefs. As a result, some methods more easily fit with certain theoretical perspectives which more easily fit with a particular epistemology. We have hinted at the fact that quantitative methods were designed for post-positivist work and thus fit more easily with that epistemology. There is also an array of theoretical perspectives that emerge from post-positivist work that are thus more easily integrated in quantitative work. But to reiterate it is possible to do interpretivist or critical work using quantitative methods. In future chapters, we will highlight some case studies that do so. Any such work requires careful reflection and thought, especially about the assumptions of quantitative work, and must be done carefully. Regardless of your position, we strongly urge students and researchers to consider their own epistemological beliefs and how they influence and shape the directions of their research.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Critical approaches

批判性方法多种多样，因此该术语创建了一个广泛的涵盖范围。然而，总的来说，这些方法认为现实和真理是主观的（解释主义也是如此），而普遍的现实和真理概念是建立在权力的基础上的。批判性方法倾向于强调权力的重要性，而知识（以及知识生成和验证系统）通常有助于加强现有的权力关系。一系列方法可能属于这一范畴，例如批判理论、女权主义研究、酷儿研究、批判种族理论和（不）能力研究。重要的是，这些观点中的每一个都具有很大的可变性，这些观点中的一些工作更多地属于解构主义。因为在现实中，人们进行研究的方式存在很大差异，

我们能知道什么？我们可以知道已经构建了哪些现实，我们可以批判性地检查它们是如何构建的以及它们服务于什么利益。我们如何生成和验证知识？通过追踪权力和统治塑造社会现实的方式。通常强调定位和审问社会现实中的矛盾或破裂，这可能有助于洞察他们在权力关系中的作用。还经常强调倡导、行动主义和打断压迫性的动力。研究的目的是什么？创造社会现实的变化，打断权力和压迫的动态。

统计代写|SPSS代写代考|Deconstructivism

解构主义是另一个大的总称，其下有许多不同的观点。这些可能被不同地称为后现代主义、后结构主义、解构主义和许多其他观点。这些观点通常认为现实是不可知的，声称拥有这种知识是自我毁灭的。尽管真理可能存在（或至少存在真理主张），但它们是由符号（而非物质现实）组成的社会建构，并且是自相矛盾的。从这个角度出发的工作可能会质疑现实和知识的概念，或者可能会批评（或解构）知识和真理主张的组合方式。
我们能知道什么？我们不能从这个角度知道，因为存在对真理存在的质疑。然而，我们可以询问和解构真相声明、它们的起源以及它们对权力的投资。我们如何生成和验证知识？在解构主义的观点中，研究人员经常批评或解构现有的知识主张，而不是产生知识主张。这是因为认为真理/知识主张本质上是矛盾的和弄巧成拙的。研究的目的是什么？批判世界、知识和可知性。解构主义研究的目的之一是挑战这些观念，推动其他人重新思考他们积累的知识系统。

统计代写|SPSS代写代考|Connecting epistemologies to perspectives and methods

在简要回顾主要认识论框架时，我们想强调认识论通常不能完全适合这些类别，也不是只有四种认识论。这些范式非常广泛，许多研究人员确定了这些类别之间的某个地方或多个类别的一部分。换句话说，我们在本文中呈现这些框架的简洁性具有欺骗性，因为研究和研究人员的现实更加混乱、丰富和多样化。定性和定量工作之间的一个共同区别是研究人员讨论他们的认识论立场时的开放性。许多定性研究人员在他们发表的作品中深入地描述了他们的认识论和意识形态立场。相比之下，在已发表的定量研究中很少包含这种讨论。然而，意识形态和认识论的利害关系对研究人员进行的研究类型和他们提出的问题类型非常重要。

发生这种情况的一种方式是选择和动员理论视角。正如我们在本章前面所描述的，好的研究问题是由理论驱动的。这些理论具有意识形态和认识论的利害关系。换句话说，研究的理论或理论模型的选择不是一个中立的或超然的决定。理论及其使用源于特定的认识论立场，而试图脱离其认识论基础而参与理论的尝试往往会受到挫败。本书关注定量分析的一个关键问题是，大多数定量方法来自实证主义和后实证主义认识论。定量手稿通常不讨论认识论的一个原因是定量工作中存在强烈的后实证主义假设。实际上，正如我们将在后面的章节中发现的那样，我们可用的统计模型嵌入了实证主义的假设。这并不是说所有的定量工作都必须从后实证主义认识论出发。然而，考虑到后实证主义中定量方法的基础，希望从其他认识论基础中使用这些方法的研究人员将需要在所产生的压力下工作。

认识论、理论观点和研究方法之间经常存在某种自然的一致性。每种方法都是为了响应一组特定的理论和认识论信念而创建的。因此，一些方法更容易适应某些理论观点，而这些观点更容易适应特定的认识论。我们已经暗示了这样一个事实，即定量方法是为后实证主义工作而设计的，因此更容易适应这种认识论。后实证主义工作也产生了一系列理论观点，因此更容易融入定量工作。但重申一下，使用定量方法进行解释或批判性工作是可能的。在以后的章节中，我们将重点介绍一些这样做的案例研究。任何这样的工作都需要仔细的思考和思考，尤其是关于定量工作的假设，必须谨慎进行。无论您的立场如何，我们都强烈敦促学生和研究人员考虑他们自己的认识论信念以及它们如何影响和塑造他们的研究方向。

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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。

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

多元统计分析代考

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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• 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|SPSS代写代考|Reading published research and finding gaps

As you read more and more recently published research, you will begin to notice what’s missing. Sometimes it will be a specific idea, variable, or concept that starts to feel stuck in your head but isn’t present in the published research. Other times, you will have some idea you hope to find what the research has to say about but will be unable to find much on the topic. Of course, sometimes what we think is missing in the literature is really just stated in another way. So, it is important to search for synonyms, different phrasings, and alternative names for things. However, over time, as you read, you will start to notice the areas that have not yet been addressed in the published research. Those gaps could be a population that has not been adequately studied, a component of theoretical models that seems to be missing, a variable researcher have not adequately included in prior work, or a reframing of the existing questions. Those gaps are often a great way to identify research problems and questions for future research. Finding gaps is not the only way to identify necessary new research, but it is a common method for doing so.

So, how much should new researchers read? The answer is, simply, a lot. Specific guidelines on how much to read in the published research vary by discipline and career goal. For our advisees who are in Ph.D. programs with research-oriented career goals, we recommend a pace of three to five journal articles per week during the Ph.D. program. That pace helps students read enough before beginning the dissertation to be able to construct a comprehensive literature review. However, again, the specific rate will vary by person, field, and career goals. The important part is to continue reading. Note, too, that this reading is likely to be in addition to required reading for things like coursework, as this reading is helping you develop specific and advanced expertise in the area of your research problem.
One key point in reading the published research is that authors write from a variety of different perspectives. Some are engaging different theoretical models that seek toexplain the same problem using different tools. Other times, the differences reflect qualitative, quantitative, and mixed-method differences in how research is conceptualized and presented. The differences also might relate to theories of knowledge or epistemologies. Those epistemologies shape vastly different ways of writing and different ways of presenting data and findings or results. In the next section, we briefly describe the methodological approaches that are common in educational research: qualitative and quantitative methods. We then turn to questions of epistemology.

统计代写|SPSS代写代考|TYPES OF RESEARCH METHODS

There are two main approaches to educational research: qualitative and quantitative. Importantly, the distinctions between these are not as cut and dried as they might appear in our description of them. While we provide some ways of distinguishing between these kinds of research, they do not exist in opposition to one another. Many researchers make use of elements of qualitative and quantitative methods (multimethod research) and others blend qualitative and quantitative approaches and analyses (mixed-method research). In practice, the lines between methods can become blurry, but the purpose of this section is to provide some basic sense that there are different kinds of approaches that answer different kinds of questions with different sorts of data. In general, quantitative research deals with numbers and things that can be quantified (turned into numbers). This textbook focuses on quantitative research. Qualitative research deals with things that are not numbers or that cannot be quantified (like textual or interview data), though some qualitative research also includes numbers, especially frequencies or counts. These two kinds of research also ask different kinds of questions. We will briefly explain both using the questions: What kinds of questions can be asked? What kinds of data can be analyzed? How are the data analyzed? What kinds of inferences are possible?

• What kinds of questions can be asked? In quantitative research, questions typically center around group differences, changes in scores over time, or the relationship among variables. Usually, these questions are focused on explaining or predicting some kind of quantifiable outcome. How are test scores different between groups getting treatment A versus treatment B? How does attention change across three kinds of tasks? What is the relationship between attention and test score? These questions are all quantitative sorts of questions, and all involve specifying a hypothesis beforehand and testing if that hypothesis was correct. Qualitative research answers very different kinds of questions. They usually do not involve pre-formulated hypotheses that are subjected to some kind of verification test. Instead, qualitative research usually seeks deep description and understanding of some idea, concept, discourse, phenomenon, or situation. How do students think about the purpose of testing? How do teachers think about attention in planning lessons? Qualitative work will normally not test group differences or evaluate the association between variables but will instead seek to provide a deeper understanding of a specific moment, situation, concept, person, or idea.

统计代写|SPSS代写代考|Epistemology and the nature of knowledge

One way in which various research approaches differ is in their epistemology. While many quantitative methods courses and books avoid this topic entirely, knowing about the major epistemological perspectives can help clarify how research approaches differ. Epistemology refers to an individual’s beliefs about truth and knowledge. For our purposes, we focus on some key questions: What can we know? How do we generate and validate knowledge? What is the purpose of research? We will briefly overview several major perspectives. We do want to be clear that our brief treatment in this section cannot adequately capture the nuance, diversity, or depth of any of these perspectives, but we intend to highlight the basics of each.

SPSS代写

统计代写|SPSS代写代考|Reading published research and finding gaps

随着您阅读越来越多最近发表的研究，您将开始注意到缺少的内容。有时它会是一个特定的想法、变量或概念，开始感觉卡在你的脑海中，但在已发表的研究中并不存在。其他时候，你会有一些想法，希望找到研究要说的内容，但无法找到关于该主题的太多内容。当然，有时我们认为文献中缺少的东西实际上只是以另一种方式陈述。因此，搜索事物的同义词、不同的短语和替代名称非常重要。然而，随着时间的推移，当您阅读时，您会开始注意到已发表的研究中尚未涉及的领域。这些差距可能是尚未充分研究的人群，似乎缺少的理论模型的一个组成部分，变量研究人员没有充分纳入先前的工作，或重新构建现有问题。这些差距通常是确定研究问题和未来研究问题的好方法。寻找差距并不是确定必要的新研究的唯一方法，但它是这样做的常用方法。

那么，新研究人员应该阅读多少？答案很简单，很多。关于在已发表研究中阅读多少的具体指南因学科和职业目标而异。对于我们正在攻读博士学位的顾问。以研究为导向的职业目标的课程，我们建议在博士期间每周发表三到五篇期刊文章。程序。这种速度有助于学生在开始论文之前阅读足够的内容，以便能够构建全面的文献综述。然而，同样，具体比率会因人、领域和职业目标而异。重要的是继续阅读。另请注意，此阅读可能是课程作业等必读内容的补充，因为此阅读可帮助您在研究问题领域发展特定和高级的专业知识。
阅读已发表研究的一个关键点是作者从各种不同的角度写作。有些人正在使用不同的理论模型，试图使用不同的工具来解释相同的问题。其他时候，这些差异反映了研究概念化和呈现方式的定性、定量和混合方法差异。这些差异也可能与知识理论或认识论有关。这些认识论塑造了截然不同的写作方式以及呈现数据和发现或结果的不同方式。在下一节中，我们将简要描述教育研究中常见的方法论方法：定性方法和定量方法。然后我们转向认识论问题。

统计代写|SPSS代写代考|TYPES OF RESEARCH METHODS

教育研究有两种主要方法：定性和定量。重要的是，它们之间的区别并不像我们对它们的描述那样简单明了。虽然我们提供了一些方法来区分这些类型的研究，但它们并不相互对立。许多研究人员利用定性和定量方法的要素（多方法研究），而其他研究人员则混合了定性和定量方法和分析（混合方法研究）。在实践中，方法之间的界限可能会变得模糊，但本节的目的是提供一些基本意义，即有不同类型的方法可以用不同类型的数据回答不同类型的问题。一般来说，定量研究涉及数字和可以量化（转化为数字）的事物。这本教科书侧重于定量研究。定性研究处理非数字或无法量化的事物（如文本或访谈数据），尽管一些定性研究也包括数字，尤其是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？特别是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？特别是频率或计数。这两种研究也提出了不同类型的问题。我们将使用问题简要解释两者：可以提出哪些类型的问题？可以分析哪些数据？数据是如何分析的？什么样的推论是可能的？

• 可以问什么样的问题？在定量研究中，问题通常围绕群体差异、分数随时间的变化或变量之间的关系。通常，这些问题的重点是解释或预测某种可量化的结果。接受治疗 A 组和接受治疗 B 组之间的测试分数有何不同？注意力如何在三种任务中发生变化？注意力和考试成绩有什么关系？这些问题都是定量问题，都涉及事先指定一个假设并测试该假设是否正确。定性研究回答了非常不同类型的问题。它们通常不涉及经过某种验证测试的预先制定的假设。反而，定性研究通常寻求对某些想法、概念、话语、现象或情况的深入描述和理解。学生如何看待考试的目的？教师如何看待计划课程中的注意力？定性工作通常不会测试群体差异或评估变量之间的关联，而是寻求对特定时刻、情况、概念、人物或想法提供更深入的理解。

统计代写|SPSS代写代考|Epistemology and the nature of knowledge

各种研究方法的不同之处之一在于它们的认识论。虽然许多定量方法课程和书籍完全避免了这个话题，但了解主要的认识论观点可以帮助阐明研究方法的不同之处。认识论是指个人对真理和知识的信念。出于我们的目的，我们关注一些关键问题：我们能知道什么？我们如何生成和验证知识？研究的目的是什么？我们将简要概述几个主要观点。我们确实想明确一点，我们在本节中的简要介绍无法充分捕捉任何这些观点的细微差别、多样性或深度，但我们打算强调每个观点的基础。

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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
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SPSS主要用于数据管理、高级分析、多变量分析、商业智能。

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我们提供的SPSS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
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|SPSS代写代考|Finding and defining a research problem

Often, people arrive at a research problem based on their observations or experiences with educational systems. There may be some issue that sticks with an individual that they ultimately pursue as a research problem. They may arrive at that problem because of noticing a certain pattern that keeps repeating in classrooms, or by experiencing something that does/does not work in education, or by reading about current issues in education. They may feel personally invested in a particular problem or simply be bothered by the persistence of a particular issue. Sometimes, students might find a research problem through working with their advisor or major professor. They might also find a problem by working with one or more faculty on research projects and finding some component of that work fascinating. However, individuals end up being drawn toward a particular topic or issue, making that into a research problem and creating related research questions requires some refinement and definition. We will next explore the major features of a good research question.

统计代写|SPSS代写代考|Specific and operationally defined

Part of the difference between these two questions is the level of specificity. Narrowing down to testing specific programs creates a better question than an overly broad “what is best” kind of question. Both examples are specific in another way: they specify the kind of achievement gap (reading) and the point in time at which we intend to measure that gap (fifth grade). It is important to be as specific as possible in research questions to make them more answerable and to define the scope of a study. Researchers should specify the outcome being studied in terms of specific content, specific timeframe, and specific population. They should also specify the nature of the program, intervention, or input variable they intend to study-in our case specifying the kinds of programs that might close reading achievement gaps.

Importantly, each of those elements of the research question will need to be operationally defined. How do we plan to define and measure reading achievement? How will we define and measure race? What is our definition of a racialized achievement gap? What are the specific mechanisms involved in the after-school and the summer reading programs? Each of these elements must be carefully defined. That operational definition (operational because it is not necessarily a universal definition, but is how we have defined the idea or term for this particular “operation” or study) shapes the design of the study and makes it more possible for others to understand and potentially reproduce our study and its results.

统计代写|SPSS代写代考|Finding published research

If you are a university student, it is likely your university library has many resources for finding published research. Many universities employ subject-area librarians who can help you get acquainted with your university’s databases and search programs. Your faculty may also be able to guide in this area. There are many different databases and systems for accessing them across universities. Some common systems include ProQuest and EBSCOhost, but there are many others. Typically, these systems connect with specific databases of published work. These might include databases such as: Academic Search Premier, which has a wide range of journals from various topic areas; ERIC, which has a lot of educational research, but includes many non-peer-reviewed sources as well; PsycINFO and PsycARTICLES, which have psychological research and many educational research journals; SportDISCUS, which has many articles related to physical activity and kinesiology. There are several other databases your library might have access to that might prove relevant depending on the topic of your research. An important feature common to most of these databases is the ability to narrow the search to only peer-reviewed journal articles. In most cases, peer-reviewed journal articles will be what you mostly want to read.

Peer-reviewed journal articles are articles published in a journal (typically very discipline and subject-area specific publications) that have undergone peer review. Peer review is a process wherein a manuscript is sent to multiple acknowledged experts in the area for review. Those reviewers, typically between two and four of them, provide written comments on a manuscript that the author(s) have to address before the manuscript can be published as an article. In other cases, the reviewers might recommend rejecting the manuscript altogether (in fact, most journals reject upwards of $80 \%$ of manuscripts they receive).

Often, manuscripts go through multiple rounds of peer review before publication. This is a sort of quality control for published research. When something is published in a peer-reviewed journal, that means it has undergone extensive review by experts in the field who have determined it is fit to be published. Ideally, this helps weed out questionable studies or papers using inadequate methods. It is not a perfect system, and some papers are still published that have major problems with their design or analysis. However, it is an important quality check that helps us feel more confident in what we are reading and, later, citing.
Other ways of finding published research exist too. Many public libraries have access to at least some of the same databases as universities, for example. There are also sources like Google Scholar (as opposed to the more generic Google search) that pull from a wide variety of published sources. Google Scholar includes mostly peer-reviewed products, though it will also find results from patent filings, conference proceedings, books, and reports. While journal databases, like those listed above, will require journals to meet certain criteria to be included (or “indexed”), Google Scholar has no such inclusion criteria. So, when using that system, it is worth double-checking the quality of journals in which articles are published. Another way to keep up to date with journals in your specific area of emphasis is to join professional associations (like the American Educational Research Association [AERA], the American Educational Studies Association [AESA], and the American Psychological Association [APA]) relevant to your discipline. Many of them include journal subscriptions with membership dues and reading the most recent issues can help you keep updated.

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统计代写|SPSS代写代考|Finding and defining a research problem

通常，人们根据他们对教育系统的观察或经验得出一个研究问题。可能有一些问题会与他们最终作为研究问题的个人联系在一起。他们可能会因为注意到在课堂上不断重复的某种模式，或者通过经历在教育中有效/无效的事情，或者通过阅读有关当前教育问题的内容而遇到这个问题。他们可能会觉得自己投入到了一个特定的问题上，或者只是被一个特定问题的持续存在所困扰。有时，学生可能会通过与他们的顾问或主要教授合作发现研究问题。他们还可能通过与一位或多位教师合作研究项目并发现该工作的某些部分令人着迷，从而发现问题。然而，个人最终会被某个特定的主题或问题所吸引，将其变成一个研究问题并创建相关的研究问题需要一些改进和定义。接下来，我们将探讨一个好的研究问题的主要特征。

统计代写|SPSS代写代考|Specific and operationally defined

这两个问题之间的部分区别在于特异性水平。缩小到测试特定程序会比过于宽泛的“什么是最好的”问题提出更好的问题。这两个示例都以另一种方式具体：它们指定了成就差距的类型（阅读）以及我们打算衡量该差距的时间点（五年级）。在研究问题中尽可能具体化以使它们更容易回答并定义研究范围是很重要的。研究人员应根据特定内容、特定时间框架和特定人群来指定正在研究的结果。他们还应该说明他们打算研究的项目、干预或输入变量的性质——在我们的例子中，说明可能缩小阅读成绩差距的项目种类。

重要的是，研究问题的每一个要素都需要在操作上进行定义。我们计划如何定义和衡量阅读成绩？我们将如何定义和衡量种族？我们对种族化成就差距的定义是什么？课后和暑期阅读项目的具体机制是什么？必须仔细定义这些元素中的每一个。该操作性定义（操作性的，因为它不一定是一个通用定义，而是我们如何定义这个特定“操作”或研究的想法或术语）塑造了研究的设计，并使其他人更有可能理解并可能重现我们的研究及其结果。

统计代写|SPSS代写代考|Finding published research

如果您是一名大学生，您的大学图书馆很可能有很多资源可用于查找已发表的研究。许多大学雇用学科领域的图书馆员，他们可以帮助您熟悉大学的数据库和搜索程序。您的教师也可以在这方面提供指导。有许多不同的数据库和系统可以跨大学访问它们。一些常见的系统包括 ProQuest 和 EBSCOhost，但还有许多其他系统。通常，这些系统与已发表作品的特定数据库相连。这些可能包括数据库，例如： Academic Search Premier，其中包含来自各个主题领域的广泛期刊；ERIC，它有很多教育研究，但也包括许多未经同行评审的资源；PsycINFO 和 PsycARTICLES，拥有心理学研究和许多教育研究期刊；SportDISCUS，其中有许多与身体活动和运动机能学相关的文章。根据您的研究主题，您的图书馆可能可以访问其他几个数据库，这些数据库可能被证明是相关的。大多数这些数据库的一个共同的重要特征是能够将搜索范围缩小到仅经过同行评审的期刊文章。在大多数情况下，同行评审的期刊文章将是您最想阅读的内容。大多数这些数据库的一个共同的重要特征是能够将搜索范围缩小到仅经过同行评审的期刊文章。在大多数情况下，同行评审的期刊文章将是您最想阅读的内容。大多数这些数据库的一个共同的重要特征是能够将搜索范围缩小到仅经过同行评审的期刊文章。在大多数情况下，同行评审的期刊文章将是您最想阅读的内容。

同行评审期刊文章是发表在期刊上的文章（通常是非常学科和特定学科领域的出版物），经过同行评审。同行评审是一个将手稿发送给该领域的多位公认专家进行评审的过程。这些审稿人，通常是 2 到 4 人，对稿件提供书面评论，作者必须先处理这些评论，然后才能将手稿作为文章发表。在其他情况下，审稿人可能会建议完全拒绝稿件（事实上，大多数期刊拒绝超过80%他们收到的手稿）。

通常，手稿在发表前要经过多轮同行评审。这是对已发表研究的一种质量控制。当某些东西在同行评审期刊上发表时，这意味着它已经经过了该领域专家的广泛审查，他们确定它适合发表。理想情况下，这有助于使用不恰当的方法清除有问题的研究或论文。它不是一个完美的系统，仍然有一些论文在其设计或分析方面存在重大问题。然而，这是一项重要的质量检查，可以帮助我们对正在阅读的内容以及随后引用的内容更有信心。
也存在其他查找已发表研究的方法。例如，许多公共图书馆至少可以访问一些与大学相同的数据库。还有像 Google Scholar（与更通用的 Google 搜索相反）这样的来源，它们来自各种已发布的来源。Google Scholar 主要包括经过同行评议的产品，但它也会从专利申请、会议论文集、书籍和报告中找到结果。虽然期刊数据库，如上面列出的那些，将要求期刊满足某些标准才能被收录（或“索引”），但谷歌学术没有这样的收录标准。因此，在使用该系统时，值得仔细检查发表文章的期刊的质量。了解特定领域期刊最新动态的另一种方法是加入相关专业协会（如美国教育研究协会 [AERA]、美国教育研究协会 [AESA] 和美国心理学会 [APA]）遵守你的纪律。其中许多包括订阅会员费的期刊，阅读最新的问题可以帮助您保持更新。

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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。

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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。

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基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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。

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

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