分类: statistics代考

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA4210

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Constant Variance

The first graph you should use to evaluate the constant variance assumption is the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot. Look for changes in the pattern of vertical variability of the $e_i$ for different $\hat{y}_i$. The most common indications of constant variance assumption violation are shapes that indicate either increasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, or shapes that indicate decreasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$. Increasing variability of $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$ is indicated by greater variability in the vertical ranges of the $e_i$ when $\hat{y}_i$ is larger.
Recall again that the constant variance assumption (like all assumptions) refers to the data-generating process, not the data. The statement “the data are homoscedastic” makes no sense. By the same logic, the statements “the data are linear” and “the data are normally distributed” also are nonsense. Thus, whichever pattern of variability that you decide to claim based on the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot, you should try to make sense of it in the context of the subject matter that determines the data-generating process. As one example, physical boundaries on data force smaller variance when the data are closer to the boundary. As another, when income increases, people have more choice as to whether or not they choose to purchase an item. Thus, there should be more variability in expenditures among people with more money than among people with less money. Whatever pattern you see in the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot should make sense to you from a subject matter standpoint.

While the LOESS smooth to the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is useful for checking the linearity assumption, it is not useful for checking the constant variance assumption. Instead, you should use the LOESS smooth over the plot of $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$. When the variability in the residuals is larger, they will tend to be farther from zero, giving larger mean absolute residuals $\left|e_i\right|$. An increasing trend in the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ plot suggests larger variability in $Y$ for larger $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, and a flat trend line for the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ plot suggests that the variability in $Y$ is nearly unrelated to $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$. However, as always, do not over-interpret. Data are idiosyncratic (random), so even if homoscedasticity is true in reality, the LOESS fit to the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ graph will not be a perfectly flat line, due to chance alone. To understand “chance alone” in this case you can simulate data from a homoscedastic model, construct the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ graph, and add the LOESS smooth. You will see that the LOESS smooth is not a perfect flat line, and you will know that such deviations are explained by chance alone.

The hypothesis test for homoscedasticity will help you to decide whether the observed deviation from a flat line is explainable by chance alone, but recall that the test does not answer the real question of interest, which is “Is the heteroscedasticity so bad that we cannot use the homoscedastic model?” (That question is best answered by simulating data sets having the type of heteroscedasticity you expect with your real data, then by performing the types of analyses you plan to perform on your real data, then by evaluating the performance of those analyses.)

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Consider the $\left(\hat{y}_i, \mid e_i\right)$ scatterplot in the right-hand panel of Figure 4.7. In that plot, there is an increasing trend that suggests heteroscedasticity. You can test for trend in the $\left(\hat{y}_i,\left|e_i\right|\right)$ scatterplot by fitting an ordinary regression line to those data, and then testing for significance of the slope coefficient. Significance $(p<0.05)$ means that the observed trend is not easily explained by chance alone under the homoscedastic model; insignificance $(p>0.05)$ means that the observed trend is explainable by chance alone under the homoscedastic model. This test is called the Glejser test (Glejser 1969).

There are many tests for heteroscedasticity other than the Glejser test, including the “Breusch-Pagan test” and “White’s test.” These tests use absolute and/or squared values of the residuals. Because absolute and squared residuals are non-negative, the assumption of normality of the absolute and squared residuals is obviously violated. Hence these tests are only approximately valid.

Another approach to testing heteroscedasticity is to model the variance function $\operatorname{Var}(Y \mid X=x)=g(x, \theta)$ explicitly within a model that uses a reasonable (perhaps nonnormal) distribution for $Y \mid X=x$, then to estimate the model using maximum likelihood, and then to test for constant variance in the context of that model using the likelihood ratio test. This approach is better because it identifies the nature of the heteroscedasticity explicitly, which may be an end unto itself in your research. This approach is also better because you can use the resulting heteroscedastic variance function $g(x, \theta)$ to obtain weighted least-squares (WLS) estimates of the $\beta$ ‘s that are better than the ordinary least-squares (OLS) estimates. Chapter 12 discusses these issues further.

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回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Constant Variance

您应该用来评估恒定方差假设的第一张图是(是^一世,和一世)散点图。寻找垂直变化模式的变化和一世对于不同的是^一世. 违反常数方差假设的最常见迹象是表明是对于更大的和(是∣X=X),或表示降低可变性的形状是对于更大的和(是∣X=X). 增加可变性是对于更大的和(是∣X=X)由在垂直范围的更大的可变性表明和一世什么时候是^一世更大。
再次回想一下,恒定方差假设(与所有假设一样)指的是数据生成过程,而不是数据。“数据是同方差的”这句话毫无意义。同样的逻辑,“数据是线性的”和“数据是正态分布的”这句话也是无稽之谈。因此,无论您决定基于(是^一世,和一世)散点图,您应该尝试在确定数据生成过程的主题的上下文中理解它。作为一个例子,当数据更接近边界时,数据的物理边界会迫使方差更小。另一方面,当收入增加时,人们对是否选择购买商品有更多选择。因此,与钱少的人相比,钱多的人的支出变化应该更大。无论你看到什么图案(是^一世,和一世)从主题的角度来看,散点图应该对您有意义。

而黄土光滑到(是^一世,和一世)散点图对于检查线性假设很有用,对于检查恒定方差假设没有用。相反,您应该在图上使用 LOESS 平滑(是^一世,|和一世|). 当残差的可变性较大时,它们将趋于远离零,从而给出较大的平均绝对残差|和一世|. 呈上升趋势(是^一世,|和一世|)情节表明较大的可变性是对于更大的和(是∣X=X), 和一条平坦的趋势线(是^一世,|和一世|)情节表明,可变性是几乎无关和(是∣X=X). 但是,一如既往,不要过度解读。数据是异质的(随机的),所以即使同方差性在现实中是真实的,LOESS 也适合(是^一世,|和一世|)仅由于偶然性,图表不会是一条完全平坦的线。在这种情况下,要理解“单独的机会”,您可以模拟来自同方差模型的数据,构建(是^一世,|和一世|)图形,并添加黄土平滑。您会看到 LOESS 平滑线并不是一条完美的平坦线,并且您会知道这种偏差只能由偶然因素来解释。

同方差的假设检验将帮助您确定观察到的与平坦线的偏差是否可以仅凭偶然性来解释,但请记住,该检验不能回答真正感兴趣的问题,即“异方差是否如此糟糕以至于我们不能使用同方差模型?” (这个问题的最佳答案是用真实数据模拟具有您期望的异方差类型的数据集,然后执行您计划对真实数据执行的分析类型,然后评估这些分析的性能。)

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考虑(是^一世,∣和一世)图 4.7 右侧面板中的散点图。在该图中,存在表明异方差性的增加趋势。您可以测试趋势(是^一世,|和一世|)散点图通过将普通回归线拟合到这些数据,然后测试斜率系数的显着性。意义(p<0.05)意味着在同方差模型下,观察到的趋势不能仅靠偶然性轻易解释;无足轻重(p>0.05)意味着观察到的趋势在同方差模型下仅靠偶然性是可以解释的。该测试称为 Glejser 测试 (Glejser 1969)。

除了 Glejser 检验之外,还有许多异方差检验,包括“Breusch-Pagan 检验”和“White 检验”。这些测试使用残差的绝对值和/或平方值。因为绝对残差和平方残差都是非负的,所以绝对和平方残差的正态性假设显然被违反了。因此,这些测试仅大致有效。

检验异方差性的另一种方法是对方差函数进行建模曾是⁡(是∣X=X)=G(X,一世)在使用合理(可能是非正态)分布的模型中显式地是∣X=X,然后使用最大似然估计模型,然后使用似然比检验在该模型的上下文中测试常数方差。这种方法更好,因为它明确地确定了异方差的性质,这可能是您研究的终点。这种方法也更好,因为您可以使用生成的异方差函数G(X,一世)获得加权最小二乘 (WLS) 估计b比普通最小二乘法 (OLS) 估计要好。第 12 章进一步讨论了这些问题。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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

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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Graphical Methods

While we are not big fans of data analysis “recipes,” in regression or elsewhere, which instruct you to perform step 1, step 2, step 3, etc. for the analysis of your data, we are happy to recommend the following first step for the analysis of regression data.
Step 1 of any analysis of regression data
Plot the ordinary $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, or scatterplots if there are multiple $X$ variables.
The simple $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot gives you immediate insight into the viability of the linearity, constant variance, and normality assumptions (see Section $1.8$ for examples of such scatterplots). It will also alert you to the presence of outliers.

To evaluate linearity using the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, simply look for evidence of curvature. You can overlay the LOESS fit to better estimate the form of the curvature. Recall, though, that all assumptions refer to the data-generating process. Thus, if you are going to claim there is curvature, such curvature should make sense in the context of the subject matter. For one example, boundary constraints can force curvature: If the minimum $Y$ is zero, then the curve must flatten for $X$ values where $Y$ is close to zero. For another example, in the case of the product preference vs. product complexity shown in Figure 1.16, there is a subject matter rationale for the curvature: People prefer more complexity up to a point, after which more complexity is less desirable. Ideally, you should be able to justify curvature in terms of the processes that produced your data.

A refinement of the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot is the residual $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. This scatterplot is an alternative, “magnified” view of the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot, where the $e=0$ horizontal line in the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot corresponds to the least-squares line in the $\left(x_i, y_i\right)$ scatterplot. Look for upward or downward ” $\mathrm{U}^{\prime \prime}$ shape to suggest curvature; overlay the LOESS fit to the $\left(x_i, e_i\right)$ data to help see these patterns.

You can also use the $\left(\hat{y}i, e_i\right)$ scatterplot to check the linearity assumption. In simple regression (i.e., one $X$ variable), the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is identical to the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot, with the exception that the horizontal scale is linearly transformed via $\hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i$. When the estimated slope is negative, the horizontal axis is “reflected”-large values of $x$ map to small values of $\hat{y}_i$ and vice versa. You can use this plot just like the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. In simple regression, the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot offers no advantage over the $\left(x_i, e_i\right)$ scatterplot. However, in multiple regression, the $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot is invaluable as a quick look at the overall model, since there is just one $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ plot to look at, instead of several $\left(x{i j}, e_i\right)$ plots (one for each $X_j$ variable). This $\left(\hat{y}_i, e_i\right)$ scatterplot, which you can call a “predicted/residual scatterplot,” is automatically provided by $\mathrm{R}$ when you plot a fitted lm object.

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Here, we will get slightly ahead of the flow of the book, because multiple regression is covered in the next chapter. A simple, powerful way to test for curvature is to use a multiple regression model that includes a quadratic term. The quadratic regression model is given by:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
This model assumes that, if there is curvature, then it takes a quadratic form. Logic for making this assumption is given by “Taylor’s Theorem,” which states that many types of curved functions are well approximated by quadratic functions.

Testing methods require restricted (null) and unrestricted (alternative) models. Here, the null model enforces the restriction that $\beta_2=0$; thus the null model states that the mean response is a linear (not curved) function of $x$. So-called “insignificance” (determined historically by $p>0.05$ ) of the estimate of $\beta_2$ means that the evidence of curvature in the observed data, as indicated by a non-zero estimate of $\beta_2$ or by a curved LOESS fit, is explainable by chance alone under the linear model. “Significance” (determined historically by $p<0.05$ ) means that such evidence of curvature is not easily explained by chance alone under the linear model.

But you should not take the result of this $p$-value based test as a “recipe” for model construction. If “significant,” you should not automatically assume a curved model. Instead, you should ask, “Is the curvature dramatic enough to warrant the additional modeling complexity?” and “Do the predictions differ much, whether you use a model for curvature or the ordinary linear model?” If the answers to those questions are “No,” then you should use the linear model anyway, even if it was “rejected” by the $p$-value based test.

In addition, models employing curvature (particularly quadratics) are notoriously poor at the extremes of the $x$-range(s). So again, you can easily prefer the linear model, even if the curvature is “significant” $(p<0.05)$.

Conversely, if the quadratic term is “insignificant,” it does not mean that the function is linear. Recall from Chapter 1 that the linearity is usually false, a priori; hence, “insignificance” means that you have failed to detect curvature. If the test for the quadratic term is “insignificant,” it is most likely a Type II error.

Even when the curvature does not have a perfectly quadratic form, the quadratic test is usually very powerful; rare exceptions include cases where the curvature is somewhat exotic. If the quadratic model is grossly wrong for modeling curvature in your application, then you should use a test based on a model other than the quadratic model.

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回归分析代写

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虽然我们不是回归或其他地方的数据分析“食谱”的忠实拥护者,它们会指导您执行第 1 步、第 2 步、第 3 步等来分析您的数据,但我们很乐意推荐以下第一步用于分析回归数据。
任何回归数据分析的步骤 1
绘制普通图(X一世,是一世)散点图,或散点图(如果有多个)X变量。
简单的(X一世,是一世)散点图可让您立即了解线性、恒定方差和正态假设的可行性(参见第1.8有关此类散点图的示例)。它还会提醒您注意异常值的存在。

使用(X一世,是一世)散点图,只需寻找曲率的证据。您可以叠加 LOESS 拟合以更好地估计曲率的形式。但请回想一下,所有假设都涉及数据生成过程。因此,如果您要声称存在曲率,那么这种曲率在主题的上下文中应该是有意义的。例如,边界约束可以强制曲率:如果最小值是为零,则曲线必须变平X值在哪里是接近于零。再举一个例子,在图 1.16 所示的产品偏好与产品复杂性的情况下,曲率有一个主题基本原理:人们在某一点上更喜欢更复杂的东西,之后更不想要更多的复杂性。理想情况下,您应该能够根据产生数据的过程来证明曲率是合理的。

的细化(X一世,是一世)散点图是残差(X一世,和一世)散点图。这个散点图是另一种“放大”视图(X一世,是一世)散点图,其中和=0中的水平线(X一世,和一世)散点图对应于(X一世,是一世)散点图。向上或向下寻找”在′′形状暗示曲率;覆盖黄土适合(X一世,和一世)数据以帮助查看这些模式。

您还可以使用(是^一世,和一世)散点图检查线性假设。在简单回归中(即,一个X变量),(是^一世,和一世)散点图与(X一世,和一世)散点图,除了水平刻度通过线性变换是^一世=b^0+b^1X一世. 当估计的斜率为负时,水平轴是“反映”的——大的值X映射到小的值是^一世反之亦然。你可以像使用这个情节一样(X一世,和一世)散点图。在简单回归中,(是^一世,和一世)散点图没有任何优势(X一世,和一世)散点图。然而,在多元回归中,(是^一世,和一世)散点图对于快速查看整个模型非常有用,因为只有一个(是^一世,和一世)情节看,而不是几个(X一世j,和一世)地块(每个一个Xj多变的)。这个(是^一世,和一世)散点图,您可以称之为“预测/残差散点图”,由R当您绘制拟合的 lm 对象时。

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在这里,我们将稍微领先于本书的流程,因为下一章将介绍多元回归。测试曲率的一种简单而有效的方法是使用 包含二次项的多元回归模型。二次回归模型由下式给出:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
该模型假设,如果存在曲率,则它采用二次形式。做出这种假设的逻辑由“泰勒定理”给出,该定理指出许多类型的 曲线函数可以很好地近似于二次函数。
测试方法需要受限 (null) 和非受限(替代)模型。在这里,空模型强制执行以下限制: $\beta_2=0$; 因此,空模型表 明平均响应是线性 (非曲线) 函数 $x$. 所谓的”微不足道” (历史上由 $p>0.05$ ) 的估计 $\beta_2$ 表示观测数据中存在曲率 的证据,如非零估计所示 $\beta_2$ 或通过弯曲的 LOESS 拟合,在线性模型下仅靠偶然性可以解释。“意义” (历史上由 $p<0.05)$ 意味着在线性模型下,这种曲率的证据很难仅靠偶然性来解释。
但是你不应该接受这个结果 $p$ 基于价值的测试作为模型构建的“秘诀”。如果“显着”,则不应自动假定为弯曲模型。 相反,您应该问: “曲率是否足以保证额外的建模复杂性? “和“无论您使用曲率模型还是普通线性模型,预测是否 有很大差异? “如果这些问题的答案是“否”,那么您无论如何都应该使用线性模型,即使它被 $p$-基于价值的测试。
此外,使用曲率 (特别是二次方) 的模型在 $x$-范围。因此,即使曲率“显着”,您也可以轻松地选择线性模型 $(p<0.05)$
相反,如果二次项“无关紧要”,则并不意味着该函数是线性的。回想一下第 1 章,线性通常是错误的,先验的;因 此,”无意义”意味着您末能检测到曲率。如果对二次项的检验”不显着”,则很可能是 II 类错误。
即使曲率没有完美的二次形式,二次检验通常也很有效;极少数例外情况包括曲率有些奇异的情况。如果二次模 型在您的应用程序中对曲率建模严重错误,那么您应该使用基于二次模型以外的模型的测试。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

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

回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写回归分析Regression Analysis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。我们的专家在代写回归分析Regression Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写回归分析Regression Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的回归分析Regression Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Descriptive Methods Versus Testing Methods for Checking Assumptions

One benefit of using graphical/descriptive methods to check assumptions, rather than hypothesis testing ( $p$-value based) methods, is transparency: The graphs show the data, as they are. The $p$-values of the statistical tests give information that is distorted by the sample size. Another benefit is that you can determine the practical significance of a result using graphical methods and descriptive statistics, but not by statistical tests and their $p$-values. Tests can tell you whether a result is statistically significant (again, historically, $p<0.05$ ), but statistically significant results can be practically unimportant, and vice versa, because of the sample size distortion. Unlike statistical tests of assumptions, larger sample sizes always point you closer to the best answer when you use well-chosen graphs and descriptive statistics.

But, care is needed in interpreting and constructing graphs. Interpreting graphs requires practice, judgment, and some knowledge of statistics. In addition, producing good graphs requires skill, practice, and in some cases, an artistic eye. A classic and very helpful text on the use and construction of statistical graphics is The Visual Display of Quantitative Information, by Edward Tufte (Tufte 2001).

The only good thing about tests is that they answer the question, “Is the apparent deviation from the assumption that is seen in the data explainable by chance alone?” The question of whether a result is explainable by chance alone is indeed important because researchers are prone to over-interpret idiosyncratic (chance) aspects of their data. Hypothesis testing provides a reality check to guard against such over-interpretation. But other methods, simulation in particular, are better for assessing the effects of chance deviation. Hence, $p$-value based hypothesis testing methods are not even needed for their one use, which is to assess the effect of chance variation.

Tests of model assumptions have been used for much of statistical history and are still used today in some quarters. Perhaps the main reason for their historical persistence is simplicity. Researchers have routinely applied the rule, “p-value greater than $0.05 \rightarrow$ assumption is satisfied; $p$-value less than $0.05 \rightarrow$ assumption is not satisfied,” because it is simple, despite it being a horribly misguided practice. We have already mentioned many concerns with tests, but here they are, in set-off form, so that you can easily refer to them.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Which Assumptions Should You Evaluate First

We suggest (only mildly; this is not a hard-and-fast rule) that you evaluate the linearity and constant variance assumptions first. The reason is that, for checking the assumptions of independence and normality, you often will use the residuals $e_i=y_i-\hat{y}_{i,}$, where the predicted values $\hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i$ are based on the linear fit. If the assumption of linearity is badly violated, then these estimated residuals will be badly biased. In such a case you should evaluate the normality and independence assumptions by first fitting a more appropriate (non-linear) model, and then by using that model to calculate the predicted values and associated residuals.

Furthermore, if the linearity assumption is reasonably valid but the homoscedasticity (constant variance) assumption is violated, then the residuals $e_i$ will automatically look non-normal, even when the conditional distributions $p(y \mid x)$ are normal because some residuals will come from distributions with larger variance and some will come from distributions with smaller variance, lending a heavy-tailed appearance to the pooled $\left{e_i\right}$ data. For these reasons, we mildly suggest that you evaluate the assumptions in the order (1) linearity, (2) constant variance, (3) independence, and (4) normality. But there are cases where this sequence is logically flawed, so please just treat it as one of those “ugly rules of thumb.”

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|STA321

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Descriptive Methods Versus Testing Methods for Checking Assumptions

使用图形/描述性方法来检查假设而不是假设检验的好处之一(p基于值的)方法是透明的:图表显示数据,因为它们是。这p- 统计检验的值给出了被样本量扭曲的信息。另一个好处是您可以使用图形方法和描述性统计来确定结果的实际意义,而不是通过统计测试及其p-价值观。测试可以告诉您结果是否具有统计意义(同样,历史上,p<0.05),但由于样本量失真,统计上显着的结果实际上可能并不重要,反之亦然。与假设的统计检验不同,当您使用精心挑选的图表和描述性统计数据时,较大的样本量总是会让您更接近最佳答案。

但是,在解释和构建图形时需要小心。解释图表需要练习、判断和一些统计知识。此外,制作好的图表需要技巧、练习,在某些情况下还需要艺术眼光。关于统计图形的使用和构建的经典且非常有用的文本是 Edward Tufte 的 The Visual Display of Quantitative Information(Tufte 2001)。

测试的唯一好处是它们回答了以下问题:“数据中所见假设的明显偏差是否可以仅凭偶然性来解释?” 结果是否可以仅凭偶然性来解释的问题确实很重要,因为研究人员倾向于过度解释其数据的特殊(偶然性)方面。假设检验提供了一种现实检查,以防止这种过度解释。但其他方法,特别是模拟,更适合评估机会偏差的影响。因此,p基于价值的假设检验方法甚至不需要它们的一种用途,即评估机会变化的影响。

模型假设的检验已用于大部分统计历史,并且今天在某些方面仍在使用。也许他们历史悠久的主要原因是简单。研究人员经常应用规则,“p 值大于0.05→假设满足;p-值小于0.05→假设不满足,”因为它很简单,尽管它是一种非常错误的做法。我们已经提到了许多与测试有关的问题,但在这里它们是以抵消的形式出现的,因此您可以轻松地参考它们。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Which Assumptions Should You Evaluate First

我们建议(只是温和地;这不是一个硬性规则)您首先评估线性和恒定方差假设。原因是,为了检查独立性和正态性的假设,您通常会使用残差和一世=是一世−是^一世,, 其中预测值是^一世=b^0+b^1X一世基于线性拟合。如果严重违反线性假设,那么这些估计的残差将严重偏差。在这种情况下,您应该通过首先拟合更合适的(非线性)模型,然后使用该模型计算预测值和相关残差来评估正态性和独立性假设。

此外,如果线性假设合理有效但违反同方差(常数方差)假设,则残差和一世将自动看起来非正态,即使条件分布p(是∣X)是正常的,因为一些残差将来自方差较大的分布,而一些残差来自方差较小的分布,从而使合并的结果看起来很重\left{e_i\right}\left{e_i\right}数据。出于这些原因,我们温和地建议您按照 (1) 线性、(2) 恒定方差、(3) 独立性和 (4) 正态性的顺序来评估假设。但是在某些情况下,这个顺序在逻辑上是有缺陷的,所以请把它当作那些“丑陋的经验法则”之一。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考 请认准statistics-lab™

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

随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT506

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

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

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

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

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

The ratio estimator
$$
t_{1}=X \frac{\sum_{i \in s} Y_{i}}{\sum_{i \in s} X_{i}}
$$
is of special importance because of its traditional use in practice. Here, $\left(p, t_{1}\right)$ is obviously representative with respect to a size measure $x$, more precisely to $\left(X_{1}, \ldots, X_{N}\right)$, whatever the sampling design $p$.

Note, however, that $t_{1}$ is usually combined with SRSWOR or SRSWR. The sampling scheme of LAHIRI-MIDZUNO-SEN (LAHIRI, 1951; MIDZUNO, 1952; SEN, 1953) (LMS) yields a design of interest to be employed in conjunction with $t_{1}$ by rendering it design unbiased.
The Hansen-Hurwitz (HH, 1943) estimator (HHE)
$$
t_{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{N} f_{s i} \frac{Y_{i}}{P_{i}}
$$ with $f_{s i}$ as the frequency of $i$ in $s, i \in \mathcal{U}$, combined with any design $p$, gives rise to a strategy representative with respect to $\left(P_{1}, \ldots, P_{N}\right)^{\prime}$. For the sake of design unbiasedness, $t_{2}$ is usually based on probability proportional to size (PPS) with replacement (PPSWR) sampling, that is, a scheme that consists of $n$ independent draws, each draw selecting unit $i$ with probability $P_{i}$.

Another representative strategy is due to RAO, HARTLEY and COCHRAN (RHC, 1962). We first describe the sampling scheme as follows: On choosing a sample size $n$, the population $\mathcal{U}$ is split at random into $n$ mutually exclusive groups of sizes suitably chosen $N_{i}\left(i=1, \ldots, n ; \sum_{1}^{n} N_{i}=N\right)$ coextensive with $\mathcal{U}$, the units bearing values $P_{i}$, the normed sizes $\left(0<P_{i}<1, \sum P_{i}=1\right)$. From each of the $n$ groups so formed independently one unit is selected with a probability proportional to its size given the units falling in the respective groups.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Raj’s Estimator t5

Another popular strategy is due to RAJ $(1956,1968)$. The sampling scheme is called probability proportional to size without replacement (PPSWOR) with $P_{i}$ ‘s $\left(02)$ draw a unit $i_{n}\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{n-1}\right)$ is chosen with probability
$$
\frac{P_{i_{n}}}{1-P_{i_{1}}-P_{i_{2}}-\ldots,-P_{i_{n-1}}}
$$ out of the units of $U$ minus $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n-1}$. Then,
$$
\begin{aligned}
e_{1} &=\frac{Y_{i_{1}}}{P_{i_{1}}} \
e_{2} &=Y_{i_{1}}+\frac{Y_{i_{2}}}{P_{i_{2}}}\left(1-P_{i_{1}}\right) \
e_{j} &=Y_{i_{1}}+\ldots+Y_{i_{j-1}}+\frac{Y_{i_{j}}}{P_{i_{j}}}\left(1-P_{i_{1}}-\ldots-P_{i_{j-1}}\right)
\end{aligned}
$$
$j=3, \ldots, n$ are all unbiased for $Y$ because the conditional expectation
$$
\begin{aligned}
E_{c} & {\left[e_{j} \mid\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{j-1}, Y_{i_{j-1}}\right)\right] } \
&=\left(Y_{i_{1}}+\ldots,+Y_{i_{j-1}}\right)+\sum_{\substack{k=1 \
\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{j-1}\right)}}^{N} Y_{k}=Y .
\end{aligned}
$$
So, unconditionally, $E_{p}\left(e_{j}\right)=Y$ for every $j=1, \ldots, n$, and
$$
t_{5}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} e_{j},
$$
called Raj’s (1956) estimator, is unbiased for $Y$.

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

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

比率估计器
$$
t_{1}=X \frac{\sum_{i \in s} Y_{i}}{\sum_{i \in s} X_{i}}
$$
由于其在实践中的传统用途,因此具有特别重要的意义。这里, $\left(p, t_{1}\right)$ 在尺寸测量方面显然具有代表性 $x$ ,更准确 地说 $\left(X_{1}, \ldots, X_{N}\right)$, 无论抽样设计如何 $p$.
但是请注意, $t_{1}$ 通常与 SRSWOR 或 SRSWR 结合使用。LAHIRI-MIDZUNO-SEN (LAHIRI, 1951; MIDZUNO,1952; $\mathrm{SEN}, 1953)(\mathrm{LMS})$ 的抽样方案产生了一个感兴趣的设计,可与 $t_{1}$ 通过使其设计公正。 Hansen-Hurwitz (HH, 1943) 估计器 (HHE)
$$
t_{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{N} f_{s i} \frac{Y_{i}}{P_{i}}
$$
和 $f_{s i}$ 作为频率 $i$ 在 $s, i \in \mathcal{U}$ ,结合任何设计 $p$ ,产生一个战略代表关于 $\left(P_{1}, \ldots, P_{N}\right)^{\prime}$. 为了设计不偏不倚, $t_{2}$ 通常基 于与大小成比例的概率 (PPS) 和替换 (PPSWR) 抽样,即由以下组成的方案 $n$ 独立抽奖,每个抽奖选择单元 $i$ 有概率 $P_{i}$
另一个具有代表性的策略是由 RAO、Hartley 和 COCHRAN $(\mathrm{RHC}, 1962)$ 提出的。我们首先将抽样方案描述如下: 关于选择样本量 $n$ ,人口 $\mathcal{U}$ 被随机分成 $n$ 相互排斥的尺寸适合选择的群体 $N_{i}\left(i=1, \ldots, n ; \sum_{1}^{n} N_{i}=N\right)$ 与 $\mathcal{U}$, 单 位轴承值 $P_{i}$ ,标准尺寸 $\left(0<P_{i}<1, \sum P_{i}=1\right)$. 从每一个 $n$ 如此独立形成的组考虑到属于各个组的单元,选择 一个单元的概率与其大小成正比。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Raj’s Estimator t5

另一个流行的策略是由于 RAJ(1956, 1968). 抽样方案称为与大小成比例的无放回概率 (PPSWOR) $P_{i}$ 的 \左 (02) 画一个单位 $i_{n}\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{n-1}\right)$ 被概率选中
$$
\frac{P_{i_{n}}}{1-P_{i_{1}}-P_{i_{2}}-\ldots,-P_{i_{n-1}}}
$$
出单位 $U$ 减 $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n-1}$. 然后,
$$
e_{1}=\frac{Y_{i_{1}}}{P_{i_{1}}} e_{2}=Y_{i_{1}}+\frac{Y_{i_{2}}}{P_{i_{2}}}\left(1-P_{i_{1}}\right) e_{j}=Y_{i_{1}}+\ldots+Y_{i_{j-1}}+\frac{Y_{i_{j}}}{P_{i_{j}}}\left(1-P_{i_{1}}-\ldots-P_{i_{j-1}}\right)
$$
$j=3, \ldots, n$ 都是公正的 $Y$ 因为条件期望
$$
E_{c}\left[e_{j} \mid\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{j-1}, Y_{i_{j-1}}\right)\right]=\left(Y_{i_{1}}+\ldots,+Y_{i_{j-1}}\right)+\sum_{k=1} \sum_{\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{j-1}\right)}^{N} Y_{k}=Y .
$$
所以,无条件地, $E_{p}\left(e_{j}\right)=Y$ 对于每个 $j=1, \ldots, n$ ,和
$$
t_{5}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} e_{j}
$$
称为 Raj (1956) 的估计器,对于 $Y$.

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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机器学习代写

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

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
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时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

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

A unified theory is developed by noting that it is enough to establish results concerning $(p, t)$ without heeding how one may actually succeed in choosing samples with preassigned probabilities. A method of choosing a sample draw by draw, assigning selection probabilities with each draw, is called a sampling scheme. Following HANURAV (1966), we show below that starting with an arbitrary design we may construct a sampling scheme.

Suppose for each possible sample $s$ from $U$ the selection probability $p(s)$ is fixed. Let
$$
\begin{array}{lll}
\beta_{i 1}=p\left(i_{1}\right), & \beta_{i_{1}, i_{2}}=p\left(i_{1}, i_{2}\right), \ldots, & \beta_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right) \
\alpha_{i 1}=\Sigma_{1} p(s), & \alpha_{i_{1}, i_{2}}=\Sigma_{2} p(s), \ldots, & \alpha_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=\Sigma_{n} p(s)
\end{array}
$$
where $\Sigma_{1}$ is the sum over all samples $s$ with $i_{1}$ as the first entry; $\Sigma_{2}$ is the sum over all samples with $i_{1}, i_{2}$, respectively, as the first and second entries in $s, \ldots$, and $\Sigma_{n}$ is the sum over all samples of which the first, second, $\ldots, n$th entries are, respectively, $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n}$.

Then, let us consider the scheme of selection such that on the first draw from $U, i_{1}$ is chosen with probability $\alpha_{i 1}$, a second draw from $U$ is made with probability
$$
\left(1-\frac{\beta_{i 1}}{\alpha_{i 1}}\right) \text {. }
$$
On the second draw from $U$ the unit $i_{2}$ is chosen with probability
$$
\begin{gathered}
\alpha_{i_{1}, i_{2}} \
\alpha_{i 1}-\beta_{i 1}
\end{gathered}
$$
A third draw is made from $U$ with probability
$$
\left(1-\frac{\beta_{i_{1}, i_{2}}}{\alpha_{i_{1}, i_{2}}}\right)
$$

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

Now, consider an arbitrary design $p$ of fixed size $n$ and a linear estimator $t$; suppose a subset $S_{0}$ of all samples is less desirable from practical considerations like geographical location, inaccessibility, or, more generally, costliness. Then, it is advantageous to replace design $p$ by a modified one, for example, $q$, which attaches minimal values $q(s)$ to the samples $s$ in $S_{0}$ keeping
$$
\begin{gathered}
E_{p}(t)=E_{q}(t) \
E_{p}(t-Y)^{2}-E_{q}(t-Y)^{2}
\end{gathered}
$$
and even maintaining other desirable properties of $p$, if any. A resulting $q$ is called a controlled design and a corresponding scheme of selection is called a controlled sampling scheme. Quite a sizeable literature has grown around this problem of finding appropriate controlled designs. The methods of implementing such a scheme utilize theories of incomplete block designs and predominantly involve ingeneous devices of reducing the size of support of possible samples demanding trials and errors. But RAO and NIGAM (1990) have recently presented a simple solution by posing it as a linear programming problem and applying the well-known simplex algorithm to demonstrate their ability to work out suitable controlled schemes.
Taking $t$ as the HOR VIT7-THOMPSON estimator $\bar{t}=\sum_{i \in S}$ $Y_{i} / \pi_{i}$, they minimize the objective function $F=\sum_{s \in S_{0}} q(s)$ subject to the linear constraints
$$
\begin{aligned}
\sum_{s \ni i, j} q(s) &=\sum_{s \ni i, j} p(s)=\pi_{i j} \
q(s) & \geq 0 \text { for all } s
\end{aligned}
$$
where $\pi_{i j}{ }^{\prime} s$ are known quantities in terms of the original uncontrolled design $p$.

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

抽样调查代考

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

一个统一的理论是通过注意到它足以建立关于 $(p, t)$ 没有注意人们实际上如何成功地选择具有预先分配既率的样 本。一种逐次抽取样本并为每次抽取分配选择概率的方法称为抽样方案。在 HANURAV (1966) 之后,我们在下面 展示了从任意设计开始,我们可以构建一个抽样方案。
假设每个可能的样本 $s$ 从 $U$ 选择概率 $p(s)$ 是固定的。让
$$
\beta_{i 1}=p\left(i_{1}\right), \quad \beta_{i_{1}, i_{2}}=p\left(i_{1}, i_{2}\right), \ldots, \quad \beta_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right) \alpha_{i 1}=\Sigma_{1} p(s), \quad \alpha_{i_{1}, i_{2}}=\Sigma_{2} p(s), \ldots,
$$
在哪里 $\Sigma_{1}$ 是所有样本的总和 $s$ 和 $i_{1}$ 作为第一个条目; $\Sigma_{2}$ 是所有样本的总和 $i_{1}, i_{2}$ ,分别作为第一个和第二个条目 $s, \ldots$, 和 $\Sigma_{n}$ 是所有样本的总和,其中第一个,第二个, $\ldots, n$ 条目分别是, $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n}$.
然后,让我们考虑选择方案,使得在第一次抽签时 $U, i_{1}$ 被概率选中 $\alpha_{i 1}$ ,第二次从 $U$ 是用概率制成的
$$
\left(1-\frac{\beta_{i 1}}{\alpha_{i 1}}\right) .
$$
在第二次抽奖时 $U$ 那个单位 $i_{2}$ 被概率选中
$$
\alpha_{i_{1}, i_{2}} \alpha_{i 1}-\beta_{i 1}
$$
第三次抽奖是由 $U$ 有概率
$$
\left(1-\frac{\beta_{i_{1}, i_{2}}}{\alpha_{i_{1}, i_{2}}}\right)
$$

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

现在,考虑一个任意设计 $p$ 固定大小的 $n$ 和一个线性估计器 $t$; 假设一个子集 $S_{0}$ 从地理位置、不可接近性或更一般地 说,成本等实际考虑因素来看,所有样本中的大多数都不太理想。那么,更换设计是有利的 $p$ 通过修改过的,例 如, $q$ ,它附加最小值 $q(s)$ 对样品 $s$ 在 $S_{0}$ 保持
$$
E_{p}(t)=E_{q}(t) E_{p}(t-Y)^{2}-E_{q}(t-Y)^{2}
$$
甚至保持其他理想的属性 $p$ ,如果有的话。结果 $q$ 称为受控设计,相应的选择方案称为受控抽样方案。围绕寻找合适 的受控设计的问题,已经有相当多的文献出现。实施伩种方案的方法利用了不完全块设计的理论,并且主要涉及减 少可能需要试验和错误的样本的支持大小的巧妙装置。但是 RAO 和 NIGAM (1990) 最近提出了一个简单的解决方 案,将其视为线性规划问题并应用众所周知的单纯形算法来证明他们制定合适的受控方案的能力。 服用 $t$ 作为 HOR VIT7-THOMPSON 估计器 $\bar{t}=\sum_{i \in S} Y_{i} / \pi_{i}$ ,他们最小化目标函数 $F=\sum_{s \in S_{0}} q(s)$ 受线性约束
$$
\sum_{s \ni i, j} q(s)=\sum_{s \ni i, j} p(s)=\pi_{i j} q(s) \quad \geq 0 \text { for all } s
$$
在哪里 $\pi_{i j}{ }^{\prime} s$ 是根据原始不受控设计的已知量 $p$.

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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

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

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

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

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

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

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

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

Let $N$ be a known number of units, e.g., godowns, hospitals, or income earners, each assignable identifying labels $1,2, \ldots, N$ and bearing values, respectively, $Y_{1}, Y_{2}, \ldots, Y_{N}$ of a realvalued variable $y$, which are initially unknown to an investigator who intends to estimate the total
$$
Y=\sum_{1}^{N} Y_{i}
$$
or the mean $\bar{Y}=Y / N$.
We call the sequence $U=(1, \ldots, N)$ of labels a population. Selecting units leads to a sequence $s=\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)$, which is called a sample. Here $i_{1}, \ldots, i_{n}$ are elements of $U$, not necessarily distinct from one another but the order of its appearance is maintained. We refer to $n=n(s)$ as the size of $s$, while the effective sample size $v(s)=|s|$ is the cardinality of $s$, i.e., the number of distinct units in $s$. Once a specific sample $s$ is chosen we suppose it is possible to ascertain the values $Y_{i_{1}}, \ldots, Y_{i_{n}}$ of $y$ associated with the respective units of $s$. Then $d=\left[\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{n}, Y_{i_{n}}\right)\right] \quad$ or briefly $d=\left[\left(i, Y_{i}\right) \mid i \in s\right]$
constitutes the survey data.
An estimator $t$ is a real-valued function $t(d)$, which is free of $Y_{i}$ for $i \notin s$ but may involve $Y_{i}$ for $i \in s$. Sometimes we will express $t(d)$ alternatively by $t(s, Y)$, where $Y=\left(Y_{1}, \ldots\right.$, $\left.Y_{N}\right)^{\prime} .$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|DESIGN-BASED INFERENCE

Let $\Sigma_{1}$ be the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y| \geq k>0$ and let $\Sigma_{2}$ be the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y|<k$ for a fixed $Y$. Then from
$$
\begin{aligned}
M_{p}(t) &=\Sigma_{1} p(s)(t-Y)^{2}+\Sigma_{2} p(s)(t-Y)^{2} \
& \geq k^{2} \operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq k]
\end{aligned}
$$
one derives the Chebyshev inequality:
$$
\operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq k] \leq \frac{M_{p}(t)}{k^{2}} .
$$
Hence
$\operatorname{Prob}[t-k \leq Y \leq t+k] \geq 1-\frac{M_{p}(t)}{k^{2}}=1-\frac{1}{k^{2}}\left[V_{p}(t)+B_{p}^{2}(t)\right]$ where $B_{p}(t)=E_{p}(t)-Y$ is the bias of $t$. Writing $\sigma_{p}(t)=$ $\sqrt{V_{p}(t)}$ for the standard error of $t$ and taking $k=3 \sigma_{p}(t)$, it follows that, whatever $Y$ may be, the random interval $t \pm 3 \sigma_{p}(t)$ covers the unknown $Y$ with a probability not less than
$$
\frac{8}{9}-\frac{1}{9} \frac{B_{p}^{2}(t)}{V_{p}(t)} .
$$
So, to keep this probability high and the length of this covering interval small it is desirable that both $\left|B_{p}(t)\right|$ and $\sigma_{p}(t)$ be small, leading to a small $M_{p}(t)$ as well.

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

抽样调查代考

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

让 $N$ 是已知数量的单位,例如仓库、医院或收入者,每个可分配的识别标签 $1,2, \ldots, N$ 和轴承值,分别, $Y_{1}, Y_{2}, \ldots, Y_{N}$ 实值变量 $y$ ,最初对于打算估计总数的调查员来说是末知的
$$
Y=\sum_{1}^{N} Y_{i}
$$
或平均值 $\bar{Y}=Y / N$.
我们称序列 $U=(1, \ldots, N)$ 的标签人口。选择单位导致序列 $s=\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)$ ,称为样本。这里 $i_{1}, \ldots, i_{n}$ 是元 素 $U$ ,不一定彼此不同,但保持其出现的顺序。我们指 $n=n(s)$ 作为大小 $s$ ,而有效样本量 $v(s)=|s|$ 是基数 $s$ , 即不同单位的数量 $s$. 一旦一个特定的样本 $s$ 被选中,我们假设可以确定这些值 $Y_{i_{1}}, \ldots, Y_{i_{n}}$ 的 $y$ 与各自的单位相关联 $s .$ 然后 $d=\left[\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{n}, Y_{i_{n}}\right)\right]$ 或简要 $d=\left[\left(i, Y_{i}\right) \mid i \in s\right]$ 构成调查数据。
估算器 $t$ 是一个实值函数 $t(d)$ ,它是免费的 $Y_{i}$ 为了 $i \notin s$ 但可能涉及 $Y_{i}$ 为了 $i \in s$. 有时我们会表达 $t(d)$ 或者通过 $\$ t(\mathrm{~s}, Y)$, where $Y=| \operatorname{left}\left(\mathrm{Y}{-}{1}\right.$, Vdots\right., Veft.Y ${\mathrm{N}} \backslash$ right $) \wedge{$ prime $} . \$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|DESIGN-BASED INFERENCE

让 $\Sigma_{1}$ 是 $\$|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}|$ 的样本的总和 Igeq $\mathrm{k}>0$ andlet $\backslash$ Sigma_{2}bethesumover samplesforwhich $|\mathrm{t}(\mathrm{s}, \mathrm{Y})-\mathrm{Y}|$
$<\mathrm{k}$ forafixed 是. Then from $\$$
Ibegin{aligned}
$\mathrm{M}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \&=\mid$ sigma ${1} \mathrm{p}(\mathrm{s})(\mathrm{t} \mathbf{\mathrm { Y }}) \wedge{2}+\backslash \operatorname{sigma}{2} \mathrm{p}(\mathrm{s})(\mathrm{tY}) \wedge{2} \backslash$
\& Igeq $k \wedge{2}$ loperatorname{概率 $}[|t(s, Y)-Y| \backslash g e q ~ k]$
lend{对齐 $}$
onederivestheChebyshevinequality:
loperatorname{概率 $}[|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}| \operatorname{lgeq} \mathrm{k}] \backslash \operatorname{leq} \backslash f$ frac $\left{\mathrm{M}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t})\right}{\mathrm{k} \wedge{2}}$ $\$ \$$ 因此 $\operatorname{Prob}[t-k \leq Y \leq t+k] \geq 1-\frac{M{p}(t)}{k^{2}}=1-\frac{1}{k^{2}}\left[V_{p}(t)+B_{p}^{2}(t)\right]$ 在哪里 $B_{p}(t)=E_{p}(t)-Y$ 是偏差 $t$.
写作 $\sigma_{p}(t)=\sqrt{V_{p}(t)}$ 对于标准误 $t$ 并采取 $k=3 \sigma_{p}(t)$, 由此可知,无论 \$ צmaybe, therandomintervalt Ipm 3 ปsigma_{p}(t)coverstheunknown 是withaprobabilitynotlessthan $\frac{8}{9}-\frac{1}{9} \frac{B_{p}^{2}(t)}{V_{p}(t)}$.
So, tokeepthisprobabilityhighandthelengthofthiscoveringintervalsmallitisdesirablethatboth Veft $\mid \mathrm{B}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \backslash$ right $\mid$ and $\backslash$ sigma{p}(t)besmall, leadingtoasmall $\mathrm{M}_{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \$$ 也是如此。

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

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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。

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MA53200

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随机分析是现代概率论的一个基本工具,被用于从生物学到物理学的许多应用领域。

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统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Loynes’s scheme

Here we will consider the case where the state space $E$ is equipped with a partial ordering $\preceq$ (see section A.3), and admits a minimal point $\mathbf{0}$ such that $\mathbf{0} \preceq x$ for all $x \in E$. We will assume that on $E$ there exists a metric $d_{E}$ such that all $\preceq$-increasing sequences converge in $\bar{E}$, the adherence of $E$.
DEFINITION 2.5.- A function $\varphi: E \times F^{\mathbf{Z}} \rightarrow E$ is said $\preceq$-increasing when
$$
\eta \preceq \eta^{\prime} \Longrightarrow \varphi(\eta, \omega) \preceq \varphi\left(\eta^{\prime}, \omega\right), \mathbf{P}{X}-a . s . . $$ It is said continuous with respect to its first variable when for $\mathbf{P}{X}$-almost all $\omega$, the function $(\eta \mapsto \varphi(\eta, \omega))$ is continuous for the metric $d_{E}$.

THEOREM $2.4$ (LOYNES’s THEOREM).- If $\varphi$ is $\preceq$-increasing and continuous, the equation [2.7] admits a solution $M_{\infty}$ with values in the adherence $\bar{E}$ of $E$.

Proof. Let us recall that we have assumed that we know the stimulus through the quadruple $\mathfrak{O}$, whose generic element is denoted $\omega$. We look for a random variable $Y$ valued in $E$ and satisfying [2.7]. We will get $Y$ as the limit of a sequence converging almost surely. To do this, we consider Loynes’s sequence $\left(M_{n}, n \in \mathbf{N}\right)$, defined by
$$
M_{0}(\omega)=\mathbf{0} \text { and } M_{n+1}(\omega)=\varphi\left(M_{n} \circ \theta^{-1}(\omega), \theta^{-1} \omega\right), \forall n \geq 1 .
$$
By the definition of $\mathbf{0}$, we have $M_{0}=\mathbf{0} \preceq M_{1}$, and assuming that for some $n>1$, $M_{n-1} \preceq M_{n}$ a.s., since $\varphi$ is increasing we have
$$
M_{n}(\omega)=\varphi\left(M_{n-1}\left(\theta^{-1} \omega\right), \theta^{-1} \omega\right) \preceq \varphi\left(M_{n}\left(\theta^{-1} \omega\right), \theta^{-1} \omega\right)=M_{n+1}(\omega) \mathbf{P}_{X} \text {-a.s.. }
$$

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Coupling

The idea of coupling plays a central role in the asymptotic study of SRS. It is in fact possible to state the conditions under which the trajectories of two SRS (or possibly those of the corresponding backward schemes) coincide at a certain point. These properties imply naturally, in particular, more traditional properties of convergence for random sequences such as convergence in distribution.

Hereafter we only state the results that will be useful to us in the applications to queueing, in their simplest form.

Secondly, we develop the theory of renovating events of Borovkov, which gives sufficient conditions for coupling, and even strong backward coupling. In addition, the results of Borovkov and Foss also allow in many cases to solve the equation [2.7], even when the conditions of continuity and monotonicity of Theorem $2.4$ are not satisfied. Particularly, in this framework we can also deal with the intricate question of the transient behavior depending on the initial conditions. In what follows, $\mathfrak{O}=$ $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbf{P}, \theta)$ is a stationary ergodic quadruple.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MA53200

随机分析代考

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Loynes’s scheme

这里我们将考虑状态空间 $E$ 配备了偏序了 (见第 $\mathrm{A} .3$ 节) ,并承认最小点 $\mathbf{0}$ 这样 $\mathbf{0} \preceq x$ 对所有人 $x \in E$. 我们将假 设在 $E$ 存在一个度量 $d_{E}$ 这样所有了- 递增序列收敛于 $\bar{E}$ ,的坚持 $E$.
定义 2.5.- 一个函数 $\varphi: E \times F^{\mathrm{Z}} \rightarrow E$ 据说了-增加时
$$
\eta \preceq \eta^{\prime} \Longrightarrow \varphi(\eta, \omega) \preceq \varphi\left(\eta^{\prime}, \omega\right), \mathbf{P} X-a . s . .
$$
就它的第一个变量而言,当为 $\mathbf{P} X$-几乎所有的 $\omega$ ,功能 $(\eta \mapsto \varphi(\eta, \omega))$ 对于度量是连续的 $d_{E}$.
定理2.4 (洛因斯定理) 。-如果 $\varphi$ 是久-递增和连续,方程 $[2.7]$ 承认一个解 $M_{\infty}$ 遵守价值观 $\bar{E}$ 的 $E$.
证明。让我们回想一下,我们假设我们通过四元组知道刺激以,其通用元素表示为 $\omega$. 我们寻找一个随机变量 $Y$ 重 视 $E$ 并满足[2.7]。我们将得到 $Y$ 作为几乎肯定收敛的序列的极限。为此,我们考虑 Loynes 序列 $\left(M_{n}, n \in \mathbf{N}\right)$ , 被定义为
$$
M_{0}(\omega)=\mathbf{0} \text { and } M_{n+1}(\omega)=\varphi\left(M_{n} \circ \theta^{-1}(\omega), \theta^{-1} \omega\right), \forall n \geq 1
$$
根据定义 0 ,我们有 $M_{0}=\mathbf{0} \preceq M_{1}$ ,并假设对于某些 $n>1, M_{n-1} \preceq M_{n}$ 作为,因为 $\varphi$ 正在增加我们有
$$
M_{n}(\omega)=\varphi\left(M_{n-1}\left(\theta^{-1} \omega\right), \theta^{-1} \omega\right) \preceq \varphi\left(M_{n}\left(\theta^{-1} \omega\right), \theta^{-1} \omega\right)=M_{n+1}(\omega) \mathbf{P}_{X} \text {-a.s.. }
$$

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Coupling

耦合的思想在 SRS 的渐近研究中起着核心作用。事实上,可以说明两个 SRS 的轨迹(或者可能是相应的反向方案的轨迹)在某个点重合的条件。这些性质自然地暗示了更传统的随机序列收敛性质,例如分布收敛。

此后,我们仅以最简单的形式陈述在排队申请中对我们有用的结果。

其次,我们发展了Borovkov事件更新理论,为耦合甚至强后向耦合提供了充分的条件。此外,Borovkov 和 Foss 的结果在许多情况下也允许求解方程 [2.7],即使当定理的连续性和单调性条件2.4不满意。特别是,在这个框架中,我们还可以根据初始条件处理瞬态行为的复杂问题。在接下来的内容中,○= (哦,F,磷,一世)是一个静止的遍历四元组。

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

金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATH477

如果你也在 怎样代写随机分析stochastic analysisl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。

随机分析是现代概率论的一个基本工具,被用于从生物学到物理学的许多应用领域。

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我们提供的随机分析stochastic analysisl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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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATH477

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Fluid model

A fluid model consists of replacing a queue which is a discrete-time event system by a reservoir of infinite capacity which empties itself at unit speed and is fed by some continuous data flow. We can then obtain qualitative results on models whose study supports no other approaches. On the one hand, the method does not require precise knowledge about the rate of the input process, and on the other hand, it is particularly well adapted to the study of extreme cases: low and high loads, superposition of heterogeneous traffic.

We work in continuous time and we assume that all the processes are rightcontinuous with left limits. We denote:
1) $S(t)$ : the total service time for the requests arrived up to time $t$;
2) $W(t)$ : the virtual waiting time of a customer arriving at time $t$, that is the time that the customer must wait before starting to be served;
3) $X(t)=S(t)-t$.
As the system has no losses, we have
$$
W(t)=X(t)-\left(t-\int_{0}^{t} \mathbf{1}_{{0}}(W(s)) \mathrm{d} s\right) .
$$
We will focus on showing an equivalent formulation of this equation.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Canonical space

The concept of stationarity implies invariance in time, that is : a shift in time does not change the global picture. If the idea is easily understood, its formalization quickly clouds the basic concept.

Let us consider the set $F^{\mathbf{N}}$ of sequences of elements of a set $F$. The shift operator $\theta$ on $F^{\mathbf{N}}$ is then defined by
$$
\theta: \begin{cases}F^{\mathbf{N}} & \longrightarrow F^{\mathbf{N}} \ \left(\omega_{n}, n \geq 0\right) & \longmapsto\left(\omega_{n+1}, n \geq 0\right)=\left(\omega_{n}, n \geq 1\right)\end{cases}
$$
Defined in this way, this operator has the drawback of not being bijective: if we consider a sequence $\beta=\left(\beta_{n}, n \geq 0\right)$, all the sequences obtained by concatenation of any element of $F$ and $\beta$ are mapped onto $\beta$ by $\theta$. To overcome this problem, it is customary to work with sequences indexed by $\mathbf{Z}$ and not by $\mathbf{N}$. This change has no crucial mathematical consequence, as the indexation space remains countable. Philosophically, however, it implies that there is no more origin of time…
The shift operator is thus defined on $F^{\mathbf{Z}}$ by
$$
\theta\left(\omega_{n}, n \in \mathbf{Z}\right)=\left(\omega_{n+1}, n \in \mathbf{Z}\right)
$$
and thus becomes bijective!

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATH477

随机分析代考

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Fluid model

流体模型包括将作为离散时间事件系统的队列替换为无限容量的容器,该容器以单位速度清空自身并由一些连续 数据流馈送。然后,我们可以在其研究不支持其他方法的模型上获得定性结果。一方面,该方法不需要精确了解 输入过程的速率,另一方面,它特别适用于极端情况的研究:低负载和高负载,异构流量的餷加。
我们在连续时间内工作,我们假设所有过程都是右连续的,有左极限。我们表示:
1) $S(t)$ :请求的总服务时间到达时间 $t$;
2) $W(t)$ :客户到达时间的虚拟等待时间 $t$ ,即客户在开始服务之前必须等待的时间;
3) $X(t)=S(t)-t$.
由于系统没有损失,我们有
$$
W(t)=X(t)-\left(t-\int_{0}^{t} \mathbf{1}_{0}(W(s)) \mathrm{d} s\right) .
$$
我们将重点展示这个等式的等效公式。

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Canonical space

平稳性的概念意味着时间的不变性,即:时间的变化不会改变全局图景。如果这个想法很容易理解,它的形式化 很快就会模糊基本概念。
让我们考虑一下集合 $F^{\mathbf{N}}$ 一组元素的序列 $F$. 班次运算符 $\theta$ 上 $F^{\mathbf{N}}$ 然后定义为
$$
\theta:\left{F^{\mathbf{N}} \longrightarrow F^{\mathbf{N}}\left(\omega_{n}, n \geq 0\right) \longmapsto\left(\omega_{n+1}, n \geq 0\right)=\left(\omega_{n}, n \geq 1\right)\right.
$$
以这种方式定义,这个算子的缺点是不是双射的: 如果我们考虑一个序列 $\beta=\left(\beta_{n}, n \geq 0\right)$ ,由任意元素拼接得 到的所有序列 $F$ 和 $\beta$ 映射到 $\beta$ 经过 $\theta$. 为了克服这个问题,习惯上使用由索引索引的序列 $\mathbf{Z}$ 而不是通过 $\mathbf{N}$. 这种变化 没有关键的数学结果,因为索引空间仍然是可数的。然而,从哲学上讲,这意味着不再有时间的起源…… 因此,移位运算符定义为 $F^{\mathrm{Z}}$ 经过
$$
\theta\left(\omega_{n}, n \in \mathbf{Z}\right)=\left(\omega_{n+1}, n \in \mathbf{Z}\right)
$$
从而变成双射的!

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|STAT342

如果你也在 怎样代写随机分析stochastic analysisl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。

随机分析是现代概率论的一个基本工具,被用于从生物学到物理学的许多应用领域。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写随机分析stochastic analysisl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。我们的专家在代写随机分析stochastic analysisl代写方面经验极为丰富,各种代写随机分析stochastic analysisl相关的作业也就用不着说。

我们提供的随机分析stochastic analysisl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|随机分析作业代写stochastic analysis代写|STAT342

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Traffic, load, Erlang, etc.

In electricity, we count the amps or volts; in meteorology, we measure the pressure; in telecommunications, we count the Erlangs.

The telephone came into existence in 1870. Most of the concepts and notations were derived during this period. Looking at a telephone connection over a time period of length $T$, we define its observed traffic flow as the percentage of time during which the connection is busy
$$
\rho=\frac{\sum_{i} t_{i}}{T}
$$
A priori, traffic is a dimensionless quantity since it is the ratio of the occupation time to the total time. However, it still has a unit, Erlang, in remembrance of Erlang who, along with Palm, was one of the pioneers of the performance assessment of telephone networks. Therefore, a load of 1 Erlang corresponds to an always busy connection.

Looking at several connections, the traffic carried by this trunk is the sum of the traffic of each connection
$$
\rho_{\text {trunk }}=\sum_{\text {connections }} \rho_{\text {connection }}
$$
This is no longer a percentage, but we can give a physical interpretation to this quantity according to the ergodic hypothesis. In fact, assume that the number of junctions is large, then we can calculate the average occupation rate in two different ways: either by calculating the percentage of the occupation time of a particular connection over a large period of time; or by computing the percentage of busy connections at a given time.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Lindley and Beneˇs

We often consider the number of customers present in the system but the quantity that contains the most information is the system load, defined at each moment as the time required for the system to empty itself in the absence of new arrivals. The server works at unit speed: it serves a unit of work per unit time. Consequently, the load decreases with speed 1 between two arrivals. Figure $1.8$ which represents the load over time depending on the arrivals and required service times is easily constructed.

DEFINITION 1.2.- A busy period of a queue is a period that begins with the arrival of a customer in an empty system (server plus buffer) and ends with the end of a service after which the system is empty again.

A cycle is a time period that begins with the arrival of a customer in an empty system and ends on the next arrival of a customer in an empty system. This is the concatenation of a busy period and an idle period, that is the time elapsed between the departure of the last customer of the busy period and the arrival of the next customer.

NOTE.- In Figure 1.8, a busy period begins at $T_{1}$ and ends at $D_{4}$. The corresponding cycle begins at $T_{1}$ and ends at $T_{5}$.

Note that as long as a service policy is conservative, the size of a busy period is independent of it: for waiting rooms of infinite size, the busy periods have, for example, the same length for the FIFO policy as that for the non-preemptive or preemptive resume LIFO policy.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|STAT342

随机分析代考

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Traffic, load, Erlang, etc.

在电力方面,我们计算安培或伏特; 在气象学中,我们测量压力;在电信领域,我们计算 Erlangs。
电话于 1870 年问世。大多数概念和符号都是在这一时期衍生出来的。查看一段时间内的电话连接 $T$ ,我们将其 观察到的流量定义为连接繁忙的时间百分比
$$
\rho=\frac{\sum_{i} t_{i}}{T}
$$
先验地,流量是一个无量纲的量,因为它是占用时间与总时间的比率。然而,它仍然有一个单元,Erlang,以纪 念 Erlang,他与 Palm 一起是电话网络性能评估的先驱之一。因此,1个 Erlang 的负载对应于始终敏忙的连接。
看几个连接,这个trunk承载的流量就是每个连接的流量之和
$$
\rho_{\text {trunk }}=\sum_{\text {connections }} \rho_{\text {connection }}
$$
这不再是一个百分比,但我们可以根据遍历假设对这个量进行物理解释。事实上,假设连接点的数量很大,那么 我们可以通过两种不同的方式计算平均占用率:或者通过计算特定连接在很长一段时间内的占用时间百分比;或 通过计算给定时间的繁忙连接百分比。

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Lindley and Beneˇs

我们经常考虑系统中存在的客户数量,但包含最多信息的数量是系统负载,在每个时刻定义为系统在没有新来的情况下清空自身所需的时间。服务器以单位速度工作:它每单位时间提供一个工作单位。因此,负载在两个到达之间以速度 1 减小。数字1.8它表示负载随时间的变化取决于到达和所需的服务时间,很容易构建。

定义 1.2.- 队列的忙碌期是从客户到达空系统(服务器加缓冲区)开始到服务结束时系统再次为空的时期。

周期是从客户到达空系统开始到客户下一次到达空系统结束的时间段。这是繁忙时段和空闲时段的串联,即繁忙时段的最后一个客户离开和下一个客户到达之间经过的时间。

注:在图 1.8 中,繁忙时段开始于吨1并结束于D4. 相应的循环开始于吨1并结束于吨5.

请注意,只要服务策略是保守的,繁忙时段的大小就与它无关:对于无限大小的候诊室,繁忙时段的长度与 FIFO 策略的长度相同。抢先或抢先恢复后进先出策略。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research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。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • (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|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Normalform und kanonische Form

Um die Gleichungsrestriktionen von $P=$ in Matrix-Vektor-Form darstellen zu können, erweitern wir die Koeffizientenmatrix $A$ um die $(m, m)$-Einheitsmatrix $I_{m}$ zu einer $(m, n+m)$-Matrix $\tilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$. Mit dem Vektor der Struktur- und Schlupfvariablen $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$ lassen sich die Gleichungsrestriktionen von $P=$ dadurch kurz als $\widetilde{A} x=b$ schreiben, und die Nichtnegativitätsbedingungen werden zu $x \geq 0$. Um auch die Zielfunktion dazu passend schreiben zu können, setzen wir $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$. Damit lässt sich $P_{=}$in der Form
$$
\max c^{\boldsymbol{\top}} x \quad \text { s.t. } \tilde{A} x=b, x \geq 0
$$
schreiben. Da sie die $m$ linear unabhängigen Spalten der Einheitsmatrix enthält, besitzt die erweiterte Koeffizientenmatrix $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ den Rang $m$. Wenn wir von der speziellen Struktur der Koeffizientenmatrix absehen und nur fordern, dass $\tilde{A}$ eine $(m, m+n)$-Matrix vom vollen Rang $m$ ist, dann bezeichnen wir die Form
$P_{\text {norm }}: \quad \max c^{\top} x \quad$ s.t. $\quad \widetilde{A} x=b, x \geq 0$
als Normalform eines linearen Optimierungsproblems. Falls die obige speziellere Struktur vorliegt, also $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ und $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top}$ gelten, und wenn die zusätzliche Bedingung $b \geq 0$ erfüllt ist, dann liegt das lineare Optimierungsproblem in kanonischer Form vor.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Zulässige Basislösung, Basis- und Nichtbasisvariablen

Eine Lösung $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top}$ der Restriktionen $\tilde{A} x=b$ eines linearen Optimierungsproblems in Normalform heißt Basislösung, wenn $n$ der Einträge $x_{i}$ von $x$ den Wert null haben und wenn die zu den restlichen $m$ Einträgen gehörenden Spalten $a^{i}$ von $\tilde{A}$ linear unabhängig sind. Die Bezeichnung als Basislösung liegt darin begründet, dass diese linear unabhängigen Spalten eine Basis des $\mathbb{R}^{m}$ bilden. Wenn die von null verschiedenen Einträge von $x$ außerdem nichtnegativ sind,sprechen wir von einer zulässigen Basislösung. Die $m$ linear unabhängigen Vektoren $a^{i}$ einer Basislösung nennt man Basisvektoren und die $m$ zugehörigen $x_{i}$ Basisvariablen oder kurz BV. Die $n$ verschwindenden Einträge $x_{i}$ von $x$ heißen entsprechend Nichtbasisvariablen oder kurz NBV, und die zugehörigen Vektoren $a^{i}$ Nichtbasisvektoren.

Im Folgenden fassen wir die Basisvektoren $a^{i}$ einer Basislösung $x$ zu der $(m, m)$ Matrix $B$ zusammen und die Nichtbasisvektoren zu der $(m, n)$-Matrix $N$. Mit derselben Indexsortierung spalten wir den Vektor $x$ in den Vektor der Basisvariablen $x_{B}$ und den Vektor der Nichtbasisvariablen $x_{N}$ auf. Das Gleichungssystem $\tilde{A} x=b$ lässt sich damit als
$$
B x_{B}+N x_{N}=b
$$
schreiben.
Da $B$ als quadratische Matrix mit linear unabhängigen Spalten invertierbar ist, lässt sich dieses System äquivalent zu
$$
x_{B}+B^{-1} N x_{N}=B^{-1} b
$$
umformen, also zu einem System mit Koeffizientenmatrix $\left(I_{m}, B^{-1} N\right)$ anstelle von $\widetilde{A}$ und rechter Seite $B^{-1} b$ anstelle von $b$. Durch diese Äquivalenzumformung kann man immer erreichen, dass jede der $m$ Basisvariablen in genau einer der $m$ Gleichungen vorkommt, und dies sogar mit dem Koeffizienten eins. Ferner liest man sofort ab, dass die Basislösung durch $x_{N}=0$ und $x_{B}=B^{-1} b$ gegeben ist.

Der Simplex-Algorithmus zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass die aufwändige Berechnung von $B^{-1}$ zur Bestimmung einer Basislösung dadurch umgangen wird, dass $B^{-1}$ als effizient auszuführender Update der entsprechenden inversen Basismatrix der vorhergehenden Basislösung ermittelt wird.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Normalform und kanonische Form

求解方程限制 $P=$ 在矩阵向量形式中,我们展开系数矩阵 $A$ 到 $(m, m)$-恒等矩阵 $I_{m}$ 到一个 $(m, n+m)$-矩阵 $\tilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$. 带有结构和松弛变量的向量 $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$ 的方程限制 $P=$ 因此简称为 $\widetilde{A} x=b$ 写,非负条件变为 $x \geq 0$. 为了也能够适当地编写目标函数,我们设置 $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$. 这是可能的 $P_{=}$在形状
$$
\max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \tilde{A} x=b, x \geq 0
$$
写。既然他们死了 $m$ 单位矩阵的线性独立列具有系数的增广矩阵 $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ den Rang $m$. 如果我们忽略系数 矩阵的特殊结构,只要求 $\tilde{A}-(m, m+n)$-满秩矩阵 $m$ 是,那么我们表示形式
$P_{\text {norm }}: \max c^{\top} x \quad$ 英石 $\widetilde{A} x=b, x \geq 0$
作为线性优化问题的范式。如果存在上述更具体的结构,即 $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ 和 $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top}$ 应 用,如果附加条件 $b \geq 0$ 满足,则线性优化问题为典型形式。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Zulässige Basislösung, Basis- und Nichtbasisvariablen

一个解法 $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top}$ 限制 $\tilde{A} x=b$ 正规形式的线性优化问题的解称为基本解,如果 $n$ 条目 $x_{i}$ 从 $x$ 值为 零,如果是其余的 $m$ 属于条目的列 $a^{i}$ 从 $\tilde{A}$ 是线性独立的。被指定为基本解决方案是因为这些线性独立的列构成了 $\mathbb{R}^{m}$ 形式。如果非零条目 $x$ 也是非负的,我们讲一个基本的可行解。这 $m$ 线性独立向量 $a^{i}$ 的基本解称为基向量,
而 $m$ 有关的 $x_{i}$ 基本变量或简称 $\mathrm{BV}$ 。这 $n$ 消失的条目 $x_{i}$ 从 $x$ 被称为非基本变量或简称 $\mathrm{NBV}$ ,以及相关的向量 $a^{i}$ 非 基向量。
下面我们总结基向量 $a^{i}$ 一个基本的解决方案 $x$ 到 $(m, m)$ 矩阵 $B$ 一起和非基向量 $(m, n)$-矩阵 $N$. 使用相同的索引 排序,我们拆分向量 $x$ 进入基础变量的向量 $x_{B}$ 和非基本变量的向量 $x_{N}$ 上。方程组 $\tilde{A} x=b$ 可以用作
$$
B x_{B}+N x_{N}=b
$$
写。
那里 $B$ 作为具有线性独立列的方阵是可逆的,该系统可以等效地使用
$$
x_{B}+B^{-1} N x_{N}=B^{-1} b
$$
进入具有系数矩阵的系统 $\left(I_{m}, B^{-1} N\right)$ 代替 $\widetilde{A}$ 和右侧 $B^{-1} b$ 代替 $b$. 通过这种等价变换,人们总是可以实现 $m$ 恰好 其中之一的基本变量 $m$ 即使系数为 1 ,也会出现方程。此外,人们立即读到基本解决方案是通过 $x_{N}=0$ 和 $x_{B}=B^{-1} b$ 给定的是。
单纯形算法的特点之一是复杂的计算 $B^{-1}$ 确定一个基本解决方案被以下事实规避: $B^{-1}$ 被确定为对先前基解的相 应逆基矩阵有效执行的更新。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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